Data Engineer

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.