Middle / Senior Data Engineer

Навыки: SQL, PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, DWH, Apache Spark, Apache Airflow, ETL. Квалификация: Senior. Специализации: Инженер по данным.

Ищем Data Engineer в крупную технологическую компанию, которая разрабатывает высоконагруженные платформенные продукты для международных рынков в entertainment-индустрии.

Внутри - развитое data-направление и задачи, связанные с построением и развитием современной платформы данных. Ищем инженера, который умеет самостоятельно проектировать надежные data pipelines, уверенно работает с DWH и понимает, как устроены production-процессы работы с большими объемами данных.

Чем предстоит заниматься

- проектировать, разрабатывать и развивать data pipelines;

- работать с DWH: моделями данных, слоями, витринами и ETL/ELT-процессами;

- писать и оптимизировать сложные SQL-запросы;

- разрабатывать на Python инструменты и сервисы для работы с данными;

- поддерживать и развивать production-пайплайны;

- работать с большими объемами данных и распределенной обработкой;

- следить за качеством и надежностью данных;

- участвовать в выборе технических решений и развитии data-платформы;

- взаимодействовать с аналитиками, разработчиками и другими продуктовыми командами.

Для Senior-уровня также важен опыт самостоятельного проектирования архитектурных решений и способность брать ответственность за технический подход к задаче.

Что для нас важно

- очень хорошее знание SQL и опыт работы со сложными запросами и большими объемами данных;

- уверенный Python: не только небольшие скрипты, но и production-код, библиотеки или внутренние инструменты;

- хорошее понимание принципов построения DWH;

- опыт проектирования и разработки ETL/ELT-процессов;

- понимание моделирования данных, построения витрин и контроля качества данных;

- умение самостоятельно разбираться в задаче и предлагать техническое решение.

Желательно

- практический опыт с Airflow: разработка и поддержка DAG, scheduling, retries, backfill, monitoring;

- опыт с dbt или похожими инструментами трансформации данных;

- опыт со Spark и понимание распределенной обработки данных;

- работа с аналитическими СУБД: ClickHouse, Greenplum, Vertica или другими MPP/OLAP-системами.

Будет плюсом

- Kafka;

- Iceberg;

- Trino;

- Docker / Kubernetes;

- CI/CD;

- понимание подходов Data Mesh;

- участие в open-source или собственные технические проекты.

Условия

- full-time;

- удаленный формат работы;

- гибкое начало рабочего дня;

- корпоративная техника;

- испытательный срок 3 месяца;

- расширенный пакет бенефитов после испытательного срока: медицинская страховка, бюджет на спорт / языки / дополнительное медицинское покрытие, дополнительные оплачиваемые дни отдыха;

- внутренние технические встречи, тренинги и возможность участия в профессиональных конференциях и обучении.

Процесс

Знакомство с рекрутером → короткий технический скрининг → технические секции по SQL, DWH и Python → для кандидатов Senior-уровня дополнительная секция по архитектуре и проектированию → встреча с командой.