Младший инженер по данным — прогнозирование энергии

Начиная путь в сфере данных, вы погрузитесь в реальные кейсы прогнозирования энергопотребления, улучшите ETL-скрипты и освоите Apache Airflow. Вакансия открыта для начинающих специалистов, готовых работать с большими массивами информации и развиваться под руководством экспертов, не покидая домашнего рабочего места.  

Обязанности  

- Создавать и поддерживать простые пайплайны данных для задач прогнозирования потребления энергии.  

- Анализировать качество сыровых данных, устранять пропуски, дубликаты, аномалии.  

- Оптимизировать существующие Python-/SQL-скрипты, сокращая время выполнения и ресурсопотребление.  

- Настраивать расписания DAG’ов в Apache Airflow (изучение под наставничеством).  

- Писать понятную техническую документацию, фиксируя логику трансформаций.  

- Сотрудничать с аналитиками и дата-сайентистами, внедряя их модели в продуктивный контур.  

- Мониторить метрики пайплайнов, инициировать улучшения при сбоях.  

Требования  

- Базовое понимание ETL-процессов и структур хранения данных.  

- Уверенное владение Python: pandas, SQLAlchemy, Jupyter.  

- Знакомство с SQL (SELECT, JOIN, оконные функции).  

- Навыки решения задач: вы формулируете проблему, предлагаете варианты, проверяете гипотезу.  

- Английский на уровне чтения технической документации.  

- Желание учиться: Airflow, Spark, BigQuery, Docker.  

- Готовность к коммуникации — async-чат, стендапы, короткие демо.  

Что важно вам знать  

- Проект — цифровая платформа в энергетике; мы прогнозируем нагрузку и оптимизируем генерацию.  

- Вы будете работать в кросс-функциональной команде: DevOps, ML-инженеры, продукт-менеджер.  

- Наставник выделит 4–6 часов в неделю на код-ревью и парное программирование.  

- Современный стек: Python 3.11, FastAPI, PostgreSQL 14, Airflow 2.8, GitLab CI/CD.  

- Формат гибридный: офис-хабы в крупных городах, приоритет — удалённая занятость из любой точки РФ.  

- Мы ценим инициативу: предлагайте улучшения, участвуйте в внутренних митапах, публикуйте статьи.  

Развивайтесь в динамичном сегменте искусственного интеллекта, получите опыт работы с промышленными данными и быстрый профессиональный рост. Откликайтесь, если чувствуете любопытство к данным и стремление преобразовать энергетику через цифры.