Инжиниринг данных в Lamoda Tech

Храним и обрабатываем данные для передовых решений в fashion e-comm

Lamoda в цифрах

Ведущая fashion & lifestyle платформа в России

17 миллионов

пользователей ежемесячно, 600 000 товаров в каталоге.

3,5 ПБайт

размер нашего DWH и Data Lake Hadoop. 245 000 процессов обеспечивают загрузку более 200 ГБ данных ежедневно. Более 1000 автоматизированных дашбордов и отчетов.

300 витрин данных

с бизнес-показателями. 10 ТБ данных витрин BI-отчетности.

Эти данные работают

Улучшают пользовательский опыт

Помогают запускать новые продукты

Оптимизируют бизнес-процессы и экономят деньги

На Lamoda работает больше 30 ML-моделей для пользователей и партнёров.

Ежегодно мы запускаем больше 250 экспериментов на собственной A/B-платформе.

Необходимые для бизнес-решений данные храним в нашем DWH и находим в них новые инсайты.

Команда инжиниринга данных помогает извлекать из данных пользу

Мы знаем, где хранить и с помощью каких инструментов грамотно обрабатывать данные для заказчиков: data scientists, аналитиков и бизнеса.

Системные аналитики разрабатывают требования

SQL

PowerBI

Jira

Confluence

SAP BO

Узнать подробности →

Наши задачи:

Как работаем:

Крупные проекты:

Разбираемся, как ключевые бизнес-процессы находят отражение в информационных системах компании и данных.

Подготовка данных для аналитики по проекту запуска офлайн-продаж Lamoda Sport.

Собираем требования, ставим задачи на разработку, проводим тестирование, разрабатываем аналитические отчёты и дашборды.

Подготовка данных для аналитики по выходу Lamoda на рынки СНГ.

Консолидируем данные всей компании в нашем хранилище, обеспечиваем их целостность, консистентность и доступность для всех бизнес-пользователей.

Подготовка данных для формирования ключевой финансовой отчетности с максимальной гранулярностью.

Следим за качеством данных в DWH.

Приоритетные проекты с четкими сроками

Общаемся с заказчиками и с разработкой

Видим результат и влияние на бизнес

20+ человек в команде

Big Data разработчики развивают платформу данных

Hadoop

Spark

Trino

Hudi

Airflow

Узнать подробности →

Что делаем:

Как работаем:

Последние проекты:

Создаем собственные инструменты для оптимизации и автоматизации процессов. Например, внедрили Action storage, Feature storage.

Наладили сбор и отображение метрик эффективности Spark-приложений для оптимального использования вычислительных ресурсов кластера.

Совместно с подрядчиками планируем миграцию платформы данных.

Разрабатываем архитектуру расчетов результатов A/B-экспериментов.

Собираем кросс-функциональную команду под проект

Разрабатываем и оптимизируем пайплайны данных под задачи коллег.

Обеспечиваем беспрерывный процесс доставки данных до пользователей.

Развиваем платформу данных и дорабатываем ее компоненты.

Упрощаем процесс взаимодействия с системами хранения и обработки данных.

10+ человек в команде

Всегда на связи с заказчиком

DWH-разработчики собирают бизнес-показатели

Узнать подробности →

Oracle

Vertica

Python

ETL

SQL

Spark

Что делаем:

Как работаем:

Запуск офлайн продаж.

Импортозамещение Oracle и Vertica.

Последние проекты:

Разрабатываем базы данных для анализа больших данных, построения отчетности и дашбордов.

Консолидируем всю информацию о работе и состоянии бизнеса компании.

Собираем информацию из 300 разнообразных систем: грузим данные из Jira, доставки, склада, маркетинга, коммерции, human resource, финансов, бухгалтерии, ERP.