Мы — data-компания.
Наш основной продукт — датасеты. Мы создаём, обогащаем и продаём данные для решения прикладных задач бизнеса.
Нам нужен Data Engineer, который поможет строить и поддерживать стабильные ETL-пайплайны для производства и доставки данных.
Это новая роль в отделе с высоким уровнем автономности Integrated Solutions & Automation.
Что мы предлагаем?
-
Полностью удалённая работа, рассматриваем кандидатов из разных стран. Любое оформление: по ТК РФ, по СЗ и др способы оформления.
-
Работа по графику МСК (5/2, гибкое начало дня).
-
Оклад 150 000 - 190 000 руб на руки.
-
Работа с талантливой и амбициозной командой в высокотехнологичной сфере.
-
Возможности для профессионального роста.
-
Культуру открытости, взаимопомощи. У нас работают увлеченные люди, небезразличные к тому, что они делают.
-
Насыщенную корпоративную жизнь и нетворкинг.
Кого мы ищем?
Не «исследователя», не ML-инженера и не архитектора DWH.
Нам нужен инженер, который:
-
любит системность;
-
аккуратно работает с данными;
-
умеет делать стабильные пайплайны;
-
не боится интеграций;
-
понимает, что данные — это продукт, а не просто таблицы.
Ожидаем уровень Middle (самостоятельное ведение задач, без постоянного контроля, но без проектирования всей архитектуры с нуля).
Обязательно:
-
2+ года опыта в роли Data Engineer / Backend с сильным уклоном в работу с данными
-
Отличный SQL (сложные запросы, оптимизация, индексы)
-
Python для обработки данных и автоматизации
-
Опыт построения ETL-процессов
-
Понимание форматов данных (CSV, JSON, Parquet и др.)
-
Опыт работы с колоночными системами управления базами данных (ClickHouse и др.)
-
Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL, MySQL и др.)
-
Понимание принципов работы API и интеграций.
Будет плюсом:
-
Airflow / Prefect / Dagster
-
Работа с очередями (Kafka / RabbitMQ)
-
Облачная инфраструктура (AWS / GCP / S3-совместимые хранилища)
-
Docker
-
Базовые знания k8s
-
Опыт работы с большими объемами данных
Чем предстоит заниматься:
-
Разработка и поддержка ETL/ELT-пайплайнов;
-
Интеграция данных из внешних и внутренних источников;
-
Автоматизация процессов выгрузки и загрузки данных;
-
Настройка расписаний, оркестрация задач;
-
Контроль качества и полноты данных;
-
Мониторинг и поддержка пайплайнов в продакшене;
-
Документирование схем и процессов.