Data Engineer

Bell Integrator – аккредитованная ИТ-компания и являемся частью большой семьи ГК Softline.
Bell Integrator активно реализует проекты по всей России, среди наших заказчиков – крупнейшие системообразующие финансовые, телеком и ритейл компании страны.

Проекты:
Data Engineer (Инженер данных) с уклоном в разработку инструментов для повышения эффективности разработки и снижения порога входа.
Обязательно: 3+ года коммерческой разработки на Python.
Обязательно: 2+ года опыта в роли Data Engineer или в проектах, связанных с построением и поддержкой ETL/ELT пайплайнов, использованием Big Data технологий (особенно Spark).
Python: Продвинутый уровень. Знание современных стандартов (Python 3.8+), асинхронного программирования, популярных фреймворков (FastAPI, Flask - для инструментов), библиотек для работы с данными (Pandas, NumPy - хотя бы базово), тестирования (pytest).
SQL: Экспертный уровень. Сложные запросы, оптимизация, понимание различий в диалектах (BigQuery, PostgreSQL, Spark SQL и т.д.).
Стек Big Data:
Обработка Данных: Опыт с Apache Spark (PySpark) - обязательно. Знание концепций распределенных вычислений.
Оркестрация: Опыт работы с Airflow (предпочтительно) или аналогичными. Умение создавать и поддерживать сложные DAG.
Хранение Данных: Понимание различий и применение: Data Warehouses, Data Lakes, NoSQL (знание принципов, возможно опыт с MongoDB).
Стриминг (Плюс): Базовое понимание Kafka.
Инструменты Разработки & DevOps (Важно для инструментов):
Системы контроля версий (Git - продвинутое использование).
CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins).
Контейнеризация (Docker).
Управление зависимостями (poetry, pipenv).
Разработка Инструментов & Кодогенерация (Ключевое направление):
Снижение порога входа: Опыт создания инструментов для автоматизации рутинных задач, шаблонизации кода, внутренних CLI, Low-Code/No-Code платформ для аналитиков или начинающих разработчиков.
Кодогенерация: Глубокое понимание принципов метапрограммирования, шаблонизации (Jinja2, Mako), AST (Abstract Syntax Tree) манипуляций в Python.
Интеграция с AI/LLM (Сильное преимущество): Опыт использования API OpenAI (GPT), Anthropic Claude, локальных LLM (через Hugging Face Transformers, llama.cpp и т.д.) для создания ассистентов, автодополнения, генерации кода/тестов/документации.

Условия:
Возможность профессионального и карьерного роста в компании
Возможность поучаствовать в разных проектах;
Опыт работы в распределенной команде профессионалов;
Гибридный формат работы в Москве