Data Engineer

Почему открыта вакансия

Teez быстро растет, и объем данных, который проходит через наши системы, постоянно увеличивается. Нам нужен Data Engineer, который поможет строить надежную инфраструктуру данных, развивать пайплайны и обеспечивать качественную доставку данных для аналитики, ML и бизнес-команд.

В этой роли предстоит работать с batch- и streaming-данными, развивать хранилища и витрины и участвовать в архитектурных решениях.

Чем предстоит заниматься

• Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT и CDC-пайплайны для batch- и streaming-данных.

• Интегрировать различные источники данных и развивать слой хранения и витрин.

• Работать с PostgreSQL, ClickHouse, S3 / lakehouse.

• Обеспечивать качество и надежность data-пайплайнов: тестирование, мониторинг, алертинг и разбор инцидентов.

• Развивать оркестрацию и CI/CD для data-процессов.

• Участвовать в проектировании архитектуры data-платформы и технических решениях.

• Проводить code review и улучшать существующие решения.

• Документировать пайплайны, модели данных и правила их эксплуатации.

• Оптимизировать производительность и надежность процессов обработки данных.

Кого ищем

Нам нужен Data Engineer, который:

• имеет 2+ года опыта в Data Engineering в production-среде;

• уверенно владеет SQL и Python;

• понимает принципы моделирования данных и построения DWH / lakehouse;

• имеет практический опыт работы с PostgreSQL и/или ClickHouse;

• работал с Airflow и Kafka;

• понимает принципы CDC, партиционирования, идемпотентности и контроля качества данных;

• умеет работать с Git, Docker и CI/CD;

• способен самостоятельно находить причины сбоев и проблем производительности data-пайплайнов.

Будет плюсом

• dbt

• Debezium / Flink CDC

• S3-совместимые хранилища

• Apache Spark

• Kubernetes

• Опыт работы с высокими объемами данных и streaming-системами.

Что предлагаем

• Работу в быстрорастущем казахстанском marketplace.

• Реальные задачи по построению и масштабированию data-инфраструктуры.

• Современный стек и возможность влиять на архитектуру data-платформы.

• Тесное взаимодействие с Data Scientists, Data Analysts, разработчиками и бизнес-командами.

• Сильную инженерную культуру и минимум бюрократии.

• Возможность развиваться в направлении Data Engineering / Big Data / Data Platform.

• Комфортный офис в Алматы.