Data Engineer

Что предстоит делать

Навыки: SQL, PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, DWH, Apache Spark, Apache Airflow, ETL. Квалификация: Senior. Специализации: Инженер по данным. Ищем **Data Engineer **в крупную технологическую компанию, которая разрабатывает высоконагруженные платформенные продукты для международных рынков в entertainment-индустрии. Внутри — развитое data-направление и задачи, связанные с построением и развитием современной платформы данных. Ищем инженера, который умеет самостоятельно проектировать надежные data pipelines, уверенно работает с DWH и понимает, как устроены production-процессы работы с большими объемами данных. **Чем предстоит заниматься** — проектировать, разрабатывать и развивать data pipelines; — работать с DWH: моделями данных, слоями, витринами и ETL/ELT-процессами; — писать и оптимизировать сложные SQL-запросы; — разрабатывать на Python инструменты и сервисы для работы с данными; — поддерживать и развивать production-пайплайны; — работать с большими объемами данных и распределенной обработкой; — следить за качеством и надежностью данных; — участвовать в выборе технических решений и развитии data-платформы; — взаимодействовать с аналитиками, разработчиками и другими продуктовыми командами. Для Senior-уровня также важен опыт самостоятельного проектирования архитектурных решений и способность брать ответственность за технический подход к задаче. **Что для нас важно** — очень хорошее знание SQL и опыт работы со сложными запросами и большими объемами данных; — уверенный Python: не только небольшие скрипты, но и production-код, библиотеки или внутренние инструменты; — хорошее понимание принципов построения DWH; — опыт проектирования и разработки ETL/ELT-процессов; — понимание моделирования данных, построения витрин и контроля качества данных; — умение самостоятельно разбираться в задаче и предлагать техническое решение. **Желательно** — практический опыт с Airflow: разработка и поддержка DAG, scheduling, retries, backfill, monitoring; — опыт с dbt или похожими инструментами трансформации данных; — опыт со Spark и понимание распределенной обработки данных; — работа с аналитическими СУБД: ClickHouse, Greenplum, Vertica или другими MPP/OLAP-системами. **Будет плюсом** — Kafka; — Iceberg; — Trino; — Docker / Kubernetes; — CI/CD; — понимание подходов Data Mesh; — участие в open-source или собственные технические проекты. **Условия** — full-time; — удаленный формат работы; — гибкое начало рабочего дня; — корпоративная техника; — испытательный срок 3 месяца; — расширенный пакет бенефитов после испытательного срока: медицинская страховка, бюджет на спорт / языки / дополнительное медицинское покрытие, дополнительные оплачиваемые дни отдыха; — внутренние технические встречи, тренинги и возможность участия в профессиональных конференциях и обучении. **Процесс** Знакомство с рекрутером → короткий технический скрининг → технические секции по SQL, DWH и Python → для кандидатов Senior-уровня дополнительная секция по архитектуре и проектированию → встреча с командой.