Наш клиент специализируется на обработке и анализе данных в области биотехнологий. Специалисты DataArt разрабатывают платформу для сбора данных из множества внутренних источников для четырех десятков клиентов со всего мира. Цель проекта - создать цельный конвейер данных для автоматизации и унификации рабочего процесса.Ядро платформы - Hadoop Ecosystem и Spark. Они используются для загрузки, хранения и обработки больших данных в режиме реального времени. В верхнем сегменте этих данных создается BI-слой для расширенного бизнес-анализа.При этом мы берем специалистов не в проект, а в одну из компаний DataArt. Если проект закончился, или вам стало некомфортно в нем работать, можно обсудить с менеджерами переход в другой проект.

DATAART ПРЕДЛАГАЕТПрофессиональное развитие:- Опытные коллеги готовы делиться знаниями, внутренние профессиональные комьюнити.- Возможность менять проекты, технологии, пробовать себя в разных ролях.- Внутренний образовательный портал: более 150 технологических курсов и soft skills - тренингов.- Обучение английскому языку: курсы, общение с коллегами и клиентами из разных стран.- Поддержка докладчиков, выступающих на конференциях и встречах технологических сообществ.Отсутствие бюрократии, удобные корпоративные сервисы.Отсутствие дресс-кода, дружеская атмосфера, забота о комфорте специалистов.Гибкий график, ДМС, рабочее место в современном бизнес-центре.Возможность участвовать в конференциях как слушатель и выступающий.

Место работы: На территории работодателяГрафик работы: Полный рабочий деньОпыт работы: От 1 годаТребования: ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ ТРЕБОВАНИЯХорошее знание Java или Scala.Знание стека Hadoop (HDFS, Yarn, MapReduce, Hive, Oozie).Опыт работы с экосистемой Spark (Spark Core, Spark SQL).Знание NoSQL, опыт работы с любой из популярных баз данных NoSQL.Опыт создания пользовательских решений ETL.Опыт создания масштабируемых высокопроизводительных распределенных систем.Опыт работы в среде на базе Linux.Разговорный английский.БУДЕТ ПЛЮСОМОпыт использования Docker.Опыт DevOps с Public Clouds (любой из популярных, например: AWS, GCP).