{"id":247135,"url":"https://alion.io/job/flowwow-senior-data-engineer-2","title":"Senior Data Engineer","company":{"id":47261,"name":"Flowwow","domain":"flowwow.com","url":"https://alion.io/company/flowwow","size_band":"11-50","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"HeadHunter","truth_index":null},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":"senior","employment_type":"full_time","work_mode":"remote","remote_scope":"stated_regions","remote_scope_basis":"board_field","remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Moscow, Russia"],"countries":["RU"],"hiring_countries":["RU","BY","KZ","KG","AM"],"hiring_countries_total":5,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":31000,"max_usd":54000,"period":"year","method":"role_seniority_country_cell","sample_n":13},"experience_years_min":5,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"AI Agents","optional":false},{"name":"Airflow","optional":false},{"name":"Apache Hudi","optional":false},{"name":"Apache Iceberg","optional":false},{"name":"Apache Kafka","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Claude Code","optional":false},{"name":"Data Vault","optional":false},{"name":"ETL/ELT","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"gRPC","optional":false},{"name":"Helm","optional":false},{"name":"Kubernetes","optional":false},{"name":"LangGraph","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"Model Context Protocol","optional":false},{"name":"pySpark","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"RAG","optional":false},{"name":"Rest API","optional":false},{"name":"Spark","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"Trino","optional":false},{"name":"LangChain","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-10-25T12:57:39Z","employer_posted_date":"2026-10-25","last_verified_at":"2026-10-27T19:11:49Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":2,"trust":{"level":"ghost","repost_count":15,"flags":["repost"],"days_open":1},"description":"Кто мы и что строим\n Flowwow - международный маркетплейс подарков. Под ним работает Data Platform, которую мы построили с нуля: не «настроили managed-сервисы», а спроектировали и написали сами - от storage-слоя до AI-агентов поверх данных.\n Это lakehouse на Apache Iceberg + Trino, со Spark для тяжёлых вычислений, CDC-пайплайнами на Kafka/Debezium, всё в Kubernetes. Поверх этого - большой слой собственного кода:\n свой фреймворк Data Vault - моделирование хранилища как код, а не как набор ручных SQL-скриптов;\n\n обвязка вокруг Airflow - собственные операторы, хуки, генерация DAG'ов, инструменты тестирования пайплайнов;\n\n самописный lineage и инструменты наблюдаемости данных;\n\n AI-слой: агенты на LangGraph + MCP, которые расследуют инциденты, анализируют качество данных и помогают команде в рутине.\n\n Мы - команда инженеров, а не операторов ETL. Бо́льшая часть нашей работы - это Python-разработка: библиотеки, фреймворки, сервисы, которыми пользуется вся дата-вертикаль компании.\n Почему эта роль интересная\n Это позиция Senior DE с сильным уклоном в платформенную разработку. Не «писать пайплайны по тикетам», а проектировать инструменты, из-за которых пайплайны пишутся в разы быстрее - или не пишутся руками вообще.\n Вы будете работать с lakehouse-стеком на уровне внутренностей: оптимизация Trino-запросов и работа с коннекторами, maintenance Iceberg-таблиц (компакция, snapshot expiration, position/equality deletes - мы знаем эту боль изнутри), эволюция схем, REST-каталог. Это та глубина, которая редко встречается в продуктовых компаниях.\n И второе: мы AI-native команда. Claude Code и аналогичные инструменты - часть ежедневного рабочего процесса, а не эксперимент по пятницам. Мы строим harness-системы вокруг LLM: агентов с инструментами, автоматизацию code review, ассистентов для написания DAG'ов. Если вам близко состояние, когда ты проектируешь систему, а агент под твоим контролем выполняет рутину - вам у нас понравится.\n Что нужно делать:\n Развивать ядро платформы: фреймворк Data Vault, обвязку Airflow, lineage-инструменты - проектировать API, которыми будут пользоваться другие инженеры, и нести за них ответственность.\n\n Писать библиотеки и фреймворки на Python: клиенты к источникам, инструменты тестирования пайплайнов, обёртки над инфраструктурой. Чистый код, типизация, тесты, ревью - это у нас норма, а не аспирация.\n\n Работать с lakehouse на глубине: Iceberg maintenance и оптимизация layout'а таблиц, тюнинг Trino, Spark-джобы для тяжёлых трансформаций.\n\n Строить интеграции с источниками: OLTP-базы, REST/gRPC API, Kafka, файловые хранилища, SaaS-системы - и проектировать унифицированные интерфейсы, чтобы подключение нового источника занимало часы, а не недели.\n\n Внедрять AI в инженерные процессы: агенты для расследования инцидентов и анализа качества данных, ассистенты для DAG'ов и code review. У нас уже есть работающая агентная инфраструктура (LangGraph, MCP) - её можно и нужно развивать.\n\n Участвовать в архитектурных решениях: выбор технологий, дизайн интерфейсов между компонентами, вынесение best practices в команду.\n\n Делать code review и менторить менее опытных коллег.\n\n Наши ожидания:\n Промышленный опыт от 5 лет в data engineering или backend-разработке с сильным дата-уклоном: production-системы под реальной нагрузкой, ответственность за их эксплуатацию, а не только за написание кода.\n\n Python - главное требование. Уровень senior разработчика: ООП, проектирование API библиотек, типизация, тесты, опыт написания переиспользуемых компонентов, которыми пользовались другие люди.\n\n Lakehouse-стек на практике. Apache Iceberg (или Delta/Hudi с готовностью быстро переключиться): устройство таблиц, snapshots, компакция, schema evolution. Понимание, чем lakehouse отличается от классического DWH не на уровне статьи на Medium.\n\n Trino или другой MPP-движок: архитектура распределённого выполнения, чтение планов запросов, оптимизация, опыт работы с коннекторами.\n\n Apache Airflow глубоко: не только разработка DAG'ов, но и внутреннее устройство (scheduler, executors, метаданные), опыт написания собственных операторов и хуков.\n\n Apache Spark: PySpark, Spark SQL, понимание модели выполнения.\n\n SQL продвинутого уровня: оконные функции, CTE, оптимизация, чтение планов исполнения, работа с большими объёмами.\n\n Git, CI/CD - уверенно.\n\n Будет сильным плюсом\n Опыт разработки внутренних платформенных инструментов или фреймворков, которыми пользуются другие команды.\n\n AI-native подход к разработке: активное использование Claude Code / Codex и подобных инструментов, опыт построения harness-систем - агентов с инструментами, автоматизации через LLM, RAG.\n\n Kubernetes: деплой и эксплуатация дата-сервисов, Helm, понимание ресурсной модели.\n\n Опыт с CDC (Debezium, Kafka Connect) и стриминговыми пайплайнами.\n\n Знание форматов хранения (Parquet: row groups, статистики, predicate pushdown).\n\n Опыт работы с системами контроля доступа к данным (OPA, row-level security, маскирование).","description_format":"text","description_chars":4937,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":5,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[{"language":"Russian","level":"Advanced (C1)","optional":false}]},"benefits":[],"hiring_locations":[{"name":"Russia","iso":"RU","kind":"country"},{"name":"Belarus","iso":"BY","kind":"region"},{"name":"Kazakhstan","iso":"KZ","kind":"region"},{"name":"Kyrgyzstan","iso":"KG","kind":"region"},{"name":"Armenia","iso":"AM","kind":"region"}],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":["Marketplaces","Flowers & Florists"],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-09-05T10:50:49Z"},{"event":"open","at":"2026-09-08T12:18:50Z"},{"event":"open","at":"2026-09-11T13:02:10Z"},{"event":"close","at":"2026-09-14T10:07:59Z"},{"event":"6","at":"2026-09-14T11:35:51Z"},{"event":"restore","at":"2026-09-14T22:46:26Z"},{"event":"6","at":"2026-09-16T12:57:33Z"},{"event":"6","at":"2026-09-19T12:57:33Z"},{"event":"6","at":"2026-09-22T12:57:33Z"},{"event":"6","at":"2026-09-25T12:57:33Z"},{"event":"6","at":"2026-09-28T12:57:33Z"},{"event":"6","at":"2026-10-01T12:57:33Z"},{"event":"6","at":"2026-10-04T12:57:33Z"},{"event":"6","at":"2026-10-07T12:57:33Z"},{"event":"6","at":"2026-10-10T12:57:33Z"},{"event":"6","at":"2026-10-13T12:57:33Z"},{"event":"6","at":"2026-10-16T12:57:39Z"},{"event":"6","at":"2026-10-19T12:57:39Z"},{"event":"6","at":"2026-10-22T12:57:39Z"},{"event":"6","at":"2026-10-25T12:57:39Z"}],"visa":[],"liveness":{"score":22,"band":"cold","label":"Long shot","p_open":1,"p_active":0.237,"p_room":0.945,"age_days":1,"expected_fill_days":3,"reasons":["conf:18","repost:15","ghost","win:mid"],"computed_at":"2026-10-27T05:46:45Z"},"pay":null,"html_url":"https://alion.io/job/flowwow-senior-data-engineer-2","json_url":"https://alion.io/job/flowwow-senior-data-engineer-2.json","meta":{"generated_at":"2026-10-27T23:18:01Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers","about":"Alion is a live layer of people, companies and AI agents: who they are, whether they are real and active right now, what they do and how to work with them, readable by people and by agents and paid per call.","catalog":"https://alion.io/catalog.json","usage":{"tier":"crawler_verified","counted_by":"address","units_charged":1,"used_today":15229,"day_limit":null,"remaining_today":null,"minute_limit":300,"resets_at":"2026-10-28T00:00:00Z"}},"offers":[{"id":"company.slices","title":"One company in depth, by slice","status":"live","price":{"credits":0.02,"usd":0.002,"plus_per_slice":{"credits":0.05,"usd":0.005}},"unit":"per company, plus each slice with data","note":"the employer in depth","call":{"mcp_tool":"get_company","arguments":{"id":47261},"rest":"https://alion.io/mcp/rest/get_company?id=47261"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.slices&for=job%2Fflowwow-senior-data-engineer-2"},{"id":"market.stats","title":"A market slice: pay, demand and time to fill","status":"live","price":{"credits":1,"usd":0.1},"unit":"per slice","note":"pay, demand and time to fill for this role and place","call":{"mcp_tool":"market_stats"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=market.stats&for=job%2Fflowwow-senior-data-engineer-2"},{"id":"job.search","title":"Open jobs by role, technology, place, pay and visa","status":"live","price":{"credits":0.02,"usd":0.002},"unit":"per posting in a list","note":"similar open postings","call":{"mcp_tool":"search_jobs"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=job.search&for=job%2Fflowwow-senior-data-engineer-2"},{"id":"company.verify","title":"Is this company real and active right now","status":"pilot","price":null,"unit":"per company","request":{"url":"https://alion.io/catalog/request","method":"POST","body":"{\"offer\": \"company.verify\", \"for\": \"job/flowwow-senior-data-engineer-2\", \"note\": \"what you need it for\"}"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.verify&for=job%2Fflowwow-senior-data-engineer-2"}]}