Data Engineer
Облачные решения
- Москва
- 5-ти дневная рабочая неделя
- Офис
- Офис
Navio — разработчик технологии автономного вождения, совместимой с различными видами транспорта: от легковых автомобилей до грузовиков.
Navio объединяет культуру автопроизводителей и IT-компаний. Больше 800 специалистов каждый день работают над тем, чтобы доставка грузов стала быстрее и эффективнее, а городской транспорт — безопаснее и комфортнее.
Ключевое направление работы Navio — создание универсальной автономной технологии, включающей Software и Hardware компоненты, R&D, уникальный процесс тестирования и экосистему сервисов для обработки данных и управления флотом автомобилей.
Кого мы ищем
Каждый день наши автономные машины собирают терабайты данных, которые мы собираем и анализируем для улучшения и тестирования нашего ПО. Мы ищем человека, который поможет нам в этой задаче и будет заниматься разработкой пайплайнов обработки данных и добавлять в них новый функционал.
Вакансия подразумевает работу с большими объемами технических данных с использованием SQL, Dagster, Spark и polars/pandas где объемы данных позволяют.
**Наш стек: **Python (pandas, polars, pyspark), Spark, Dagster, Kubernetes, S3, Clickhouse, Metabase
Чем предстоит заниматься:
- Реализовать пайплайн/шаг в существующем пайплайне в котором будет реализован алгоритм расчета метрики функции автономного вождения (качество удержания в полосе, качество локализации, дальность распознавания);
- Оптимизировать обработку данных в существующем алгоритме путем перехода со Spark на Polars/Pyarrow с распараллеливанием обработки или оптимизации Spark запросов;
- Разрабатывать пайплайны обработки данных;
- Формировать витрины с метриками;
- Регламентация алгоритмов расчета метрик функций беспилотного вождения.
Что мы ждем:
- Разработка на языке Python;
- Хорошее знание SQL (на уровне джойнов и оконных функций);
- Был опыт обработки данных с использованием Python (Pandas/Polars);
- Знакомство со Spark и Airflow.
Будет плюсом
- Опыт работы с Clickhouse;
- Опыт работы с Airflow/Luidgi/Dagster.
Мы заботимся о сотрудниках с первого рабочего дня и предлагаем вам:
Как присоединиться к команде

1
2
3
4