Data Engineer (Middle/Senior)

Что предстоит делать

<p>Raiffeisen Bank — крупнейший украинский банк с иностранным капиталом. Более 30 лет мы формируем и развиваем банковскую систему нашей страны.</p><p>В Raiffeisen работают более 5 500 сотрудников, включая одну из крупнейших продуктовых IT-команд, насчитывающую более 800 специалистов. Каждый день мы работаем вместе, чтобы более 2,7 миллиона наших клиентов получали качественное обслуживание, пользовались продуктами и сервисами банка и развивали свой бизнес, ведь мы #Вместе_с_Украиной.</p><p><strong>О роли</strong></p><p>Вы присоединитесь к команде, которая владеет Data Lake: ingestion, хранение, трансформация и платформа, на которой другие команды строят свои пайплайны. Домен намеренно широкий — на одной неделе вы настраиваете Spark-задачу, на следующей — проектируете паттерн CDC ingestion, пишете Terraform или формируете превращение бизнес-кейса в дата-продукт.</p><p><strong>Ваши будущие обязанности:</strong></p><ul><li>Проектирование и создание data-пайплайнов end-to-end: ingestion из гетерогенных источников → очистка, трансформация, обогащение, нормализация/денормализация → публикация — вместе с тестами, мониторингом и полной ответственностью за работу в продакшене</li><li>Принятие и защита архитектурных решений в своей зоне: формат файлов/таблиц, партиционирование, инкрементальная загрузка vs полный перезапуск, баланс между задержкой и стоимостью, семантика обработки ошибок</li><li>Трансляция бизнес-кейсов в требования, архитектуру и код — а также аргументированный отказ (push back), если проблема заключается в самой требовании</li><li>Поиск как быстрого пути для экспериментов, так и стабильного для продакшена, с четким пониманием, на каком из них вы сейчас находитесь</li><li>Постоянный анализ процессов обработки с целью выявления того, что стоит упростить, автоматизировать или удалить</li></ul><p><strong>Ваши навыки и опыт:</strong></p><p><strong>Must have — широкий стек технологий:</strong></p><ul><li>Python как основной рабочий язык для data engineering (не только для написания простых скриптов)</li><li>Свободное владение SQL: оконные функции, сложные join-операции, чтение и анализ планов выполнения</li><li>Spark / PySpark: трансформации, агрегации, оконные функции, UDF — а также достаточный уровень понимания shuffle, skew и партиционирования, чтобы открыть Spark UI и объяснить, почему задача работает медленно</li><li>AWS data stack: S3, Glue, Athena, Lambda, Step Functions, IAM (эквивалентный уровень в GCP/Azure также подходит)</li><li>Основы Lakehouse: Parquet, Iceberg (или Delta / Hudi) — партиционирование, компактизация, эволюция схем, снепшоты</li><li>Оркестрация: Airflow (или Dagster / Prefect / Step Functions)</li><li>Docker и уверенный опыт запуска нагрузок в Kubernetes</li><li>Git + CI/CD, а также практическое знакомство с IaC (Terraform / Terragrunt)</li><li>Концепции стриминга и CDC: Kafka, семантика доставки, работа с опоздавшими и неупорядоченными данными, идемпотентная запись</li><li>Дебаггинг как ключевой навык: логи, метрики, работа со сбоем задачи в 9 утра и спокойный анализ первопричин после этого</li><li>Английский язык: уверенное чтение и написание технической документации</li><li>Middle: 2+ года опыта на позиции Data Engineer. Уверенные знания большинства пунктов выше, глубокая экспертиза в двух-трех направлениях</li><li>Senior: 5+ лет опыта проектирования, построения и поддержки Data Lake / DWH решений. Плюс: вы создаете решения, на базе которых строят другие инженеры, менторите и умеете согласовывать технические решения на уровне разных команд</li></ul><p><strong>Must have — AI-инструменты:</strong></p><ul><li>Практический опыт использования coding-агентов (Claude Code, Codex или аналогов) в продакшен-задачах: декомпозиция задачи, предоставление правильного контекста, итерации до получения результата, под которым вы готовы подписаться</li><li>Критическое ревью сгенерированного кода. Вы не сливаете (merge) код, который не можете объяснить построчно: корректность, стоимость и соответствие требованиям (compliance) остаются вашей ответственностью независимо от того, кто написал код</li><li>Готовность выходить за пределы своей зоны комфорта, используя AI для быстрого освоения незнакомых инструментов вместо передачи задачи другим</li><li>Бонус: RAG, эмбеддинги, MCP-серверы, агентные воркфлоу, eval-системы — мы используем все это в платформе (поиск метаданных, генерация SQL по Data Lake, классификация данных, проверка качества)</li></ul><p><strong>Будет плюсом (Nice to have):</strong></p><ul><li>Второй язык программирования помимо Python (Scala, Java, Go, Rust)</li><li>Полноценное владение IaC: создание собственных модулей Terraform / Terragrunt, а не только редактирование существующих</li><li>dbt / SQLMesh, дата-контракты, инструменты для lineage и каталогизации данных</li><li>Аналитические базы данных: ClickHouse, Redshift, BigQuery, Snowflake</li><li>Опыт в моделировании данных (Kimball, Data Vault) и работе с регулируемыми / аудируемыми средами данных</li><li>Опыт построения сложных аналитических систем end-to-end</li></ul><p><strong>Мы предлагаем то, что имеет значение именно для вас:</strong></p><ul><li>Конкурентная заработная плата: мы гарантируем стабильный доход и годовые бонусы за ваш личный вклад. Дополнительно у нас действует реферальная программа вознаграждения за привлечение новых коллег в Raiffeisen Bank.</li><li>Социальный пакет: официальное трудоустройство, 28 дней оплачиваемого отпуска, дополнительный «декрет» для отцов и материальная помощь родителям при рождении детей.</li><li>Комфортные условия труда: возможность гибридного формата работы, офисы, оборудованные укрытиями и генераторами, обеспечение современной техникой.</li><li>Wellbeing-программа: для всех сотрудников доступны медицинская страховка с первого рабочего дня; консультации психолога, нутрициолога или юриста; дисконтные программы на спорт и покупки; family days для детей и взрослых; массаж в офисе.</li><li>Обучение и развитие: доступ к более чем 130 обучающим онлайн-ресурсам; корпоративные обучающие программы по CX, Data, IT-безопасности, лидерству, agile; корпоративная библиотека.</li><li>Отличная команда: наши коллеги — это сообщество, где приветствуются любознательность, талант и инновации. Мы поддерживаем друг друга, учимся вместе и растем. Вы можете найти единомышленников в более чем 15 профессиональных сообществах, читательском или спортивном клубах.</li><li>Карьерные возможности: мы поощряем продвижение внутри банка между функциями.</li><li>Инновации и технологии. Infrastructure: AWS, Kubernetes, Docker, GitHub, GitHub actions, ArgoCD, Prometheus, Victoria, Vault, OpenTelemetry, ElasticSearch, Crossplain, Grafana. Languages: Java (main), Python (data), Go (infra, security), Swift (IOS), Kotlin (Android). Data stores: Sql-Oracle, PgSql, MsSql, Sybase. Data management: Kafka, AirFlow, Spark, Flink. AI: развиваем экспертизу и активно интегрируем в процессы.</li><li>Программа поддержки защитников: мы сохраняем рабочие места и выплачиваем среднюю заработную плату мобилизованным. Для ветеранов у нас действует программа поддержки, развивается ветеранское сообщество Банка. Мы работаем над повышением осведомленности руководителей и команд по вопросам возвращения ветеранов к гражданской жизни. Raiffeisen Bank отмечен как один из лучших работодателей для ветеранов (Forbes).</li></ul><p><strong>Почему Raiffeisen Bank?</strong></p><ul><li>Наша главная ценность — люди, и мы даем им поддержку и признание, обучаем, вовлекаем в изменения. Присоединяйтесь к команде Raif, ведь для нас ВЫ имеете значение!</li></ul><ul><li>Один из крупнейших кредиторов экономики и аграрного бизнеса среди частных банков.</li></ul><ul><li>Признан лучшим работодателем по версиям EY, Forbes, Robota.ua, Stud-Point, Delo.UA, NV, Odgers, UAFIC.</li></ul><ul><li>Крупнейший донор гуманитарной помощи среди банков (Красный Крест Украины, UNITED24, Superhumans, СМІЛИВІ).</li></ul><ul><li>Одна из крупнейших IT-продуктовых команд среди банков страны.</li></ul><ul><li>Один из крупнейших налогоплательщиков в Украине; за 2025 год было начислено 6 млрд гривен налогов.</li></ul><p><strong>Возможности для всех:</strong></p><ul><li>Raif руководствуется принципами, ориентированными на развитие человека и благополучие более 5 000 сотрудников и более 2,5 миллиона клиентов.</li></ul><ul><li>Мы поддерживаем принципы разнообразия, равенства и инклюзивности.</li></ul><ul><li>Мы открыты к найму ветеранов и людей с инвалидностью и готовы адаптировать рабочую среду под ваши особые потребности.</li></ul><ul><li>Мы сотрудничаем как со студентами, так и с опытными специалистами, создавая возможности для роста на любом этапе карьеры.</li></ul><p><strong>В Raif вы имеете значение!</strong></p><p><strong>Хотите узнать больше?</strong> — Подписывайтесь на нас в соцсетях:</p><p><a href="https://www.facebook.com/raiffeisencareer" target="_blank">Facebook</a>, <a href="https://www.instagram.com/raiffeisen.career/" target="_blank">Instagram</a>, <a href="https://www.linkedin.com/mynetwork/grow/" target="_blank">LinkedIn</a></p><p>___________________________________________________________________________________________</p><p>Райффайзен Банк — крупнейший украинский банк с иностранным капиталом. Более 30 лет мы создаем и выстраиваем банковскую систему нашего государства.</p><p>В Райфе работает более 5 500 сотрудников, среди них одна из крупнейших продуктовых IT-команд, насчитывающая более 800 специалистов. Ежедневно мы работаем плечом к плечу, чтобы более чем 2,7 миллиона наших клиентов могли получить качественное обслуживание, пользоваться продуктами и сервисами банка, развивать бизнес, ведь мы #Вместе_с_Украиной.</p><p><strong>О роли:</strong></p><p>Вы присоединитесь к команде, которая отвечает за Data Lake: сбор (ingestion), хранение, трансформацию данных и платформу, на базе которой другие команды строят свои пайплайны. Домен намеренно широкий — одну неделю вы оптимизируете Spark-задачу, следующую — проектируете паттерн CDC-инжеста, пишете код для Terraform или формируете превращение бизнес-кейса в дата-продукт.</p><p><strong>Ваши будущие обязанности:</strong></p><ul><li>Проектирование и построение data-пайплайнов end-to-end: сбор из гетерогенных источников → очистка, трансформация, обогащение, нормализация/денормализация → публикация — вместе с тестами, мониторингом и полной ответственностью за работу в продакшене.</li><li>Принятие и защита архитектурных решений в своей зоне: выбор формата файлов/таблиц, партиционирование, инкрементальная загрузка vs полный перезапуск (full reload), баланс между задержкой и стоимостью (latency/cost trade-offs), семантика обработки ошибок.</li><li>Трансляция бизнес-кейсов в требования, архитектуру и код — а также аргументированный отказ (push back), если проблема заключается в самом требовании.</li><li>Поиск как быстрого пути для экспериментов, так и стабильного для продакшена, с четким пониманием, на каком из них вы сейчас находитесь.</li><li>Постоянный анализ процессов обработки с целью выявления того, что стоит упростить, автоматизировать или удалить.</li></ul><p><strong>Ваш опыт и навыки:</strong></p><p><strong>Must have — широкий стек технологий:</strong></p><ul><li>Python как основной рабочий язык для data engineering (не только для написания простых скриптов).</li><li>Свободное владение SQL: оконные функции, сложные join-операции, чтение и анализ планов выполнения (execution plans).</li><li>Spark / PySpark: трансформации, агрегации, оконные функции, UDF, а также достаточный уровень понимания shuffle, skew и партиционирования, чтобы открыть Spark UI и объяснить, почему задача работает медленно.</li><li>AWS data stack: S3, Glue, Athena, Lambda, Step Functions, IAM (эквивалентный уровень в GCP/Azure также подходит).</li><li>Основы Lakehouse: Parquet, Iceberg (или Delta / Hudi) — партиционирование, компактизация (compaction), эволюция схем, снепшоты.</li><li>Оркестрация: Airflow (или Dagster / Prefect / Step Functions).</li><li>Docker и уверенный опыт запуска нагрузок в Kubernetes.</li><li>Git + CI/CD, а также практическое знакомство с IaC (Terraform / Terragrunt).</li><li>Концепции стриминга и CDC: Kafka, семантика доставки (delivery semantics), работа с опоздавшими и неупорядоченными данными, идемпотентная запись.</li><li>Дебаггинг как ключевой навык: логи, метрики, работа со сбоем задачи в 9 утра и спокойный анализ первопричин (root-cause) после этого.</li><li>Английский язык: уверенное чтение и написание технической документации.</li><li>Middle: 2+ года опыта на позиции Data Engineer. Уверенные знания большинства пунктов выше, глубокая экспертиза в двух-трех направлениях.</li><li>Senior: 5+ лет опыта проектирования, построения и поддержки Data Lake / DWH решений. Плюс: вы создаете решения, на базе которых строят другие инженеры, менторите и умеете согласовывать технические решения на уровне разных команд.</li></ul><p><strong>Must have — AI-инструменты:</strong></p><ul><li>Практический опыт использования coding-агентов (Claude Code, Codex или аналогов) в продакшен-задачах: декомпозиция задачи, предоставление правильного контекста, итерации до получения результата, под которым вы готовы подписаться.</li><li>Критическое ревью сгенерированного кода. Вы не сливаете (merge) код, который не можете объяснить построчно: корректность, стоимость и соответствие требованиям (compliance) остаются вашей ответственностью независимо от того, кто написал код.</li><li>Готовность выходить за пределы своей зоны комфорта, используя AI для быстрого освоения незнакомых инструментов вместо передачи задачи другим.</li><li>Бонус: RAG, эмбеддинги, MCP-серверы, агентные воркфлоу, eval-системы — мы используем все это в платформе (поиск метаданных, генерация SQL по Data Lake, классификация данных, проверка качества).</li></ul><p><strong>Будет плюсом (Nice to have):</strong></p><ul><li>Второй язык программирования помимо Python (Scala, Java, Go, Rust).</li><li>Полноценное владение IaC: создание собственных модулей Terraform / Terragrunt, а не только редактирование существующих.</li><li>dbt / SQLMesh, дата-контракты, инструменты для lineage и каталогизации данных.</li><li>Аналитические базы данных: ClickHouse, Redshift, BigQuery, Snowflake.</li><li>Опыт в моделировании данных (Kimball, Data Vault) и работе с регулируемыми / аудируемыми средами данных.</li><li>Опыт построения сложных аналитических систем end-to-end.</li></ul><p><strong>Предлагаем то, что имеет значение именно для вас:</strong></p><ul><li>Конкурентная заработная плата: гарантируем стабильный доход и годовые бонусы за ваш личный вклад. Дополнительно у нас действует реферальная программа вознаграждения за привлечение новых коллег в Райффайзен Банк.</li><li>Социальный пакет: официальное трудоустройство, 28 дней оплачиваемого отпуска, дополнительный «декрет» для отцов и материальная помощь родителям при рождении детей.</li><li>Комфортные условия труда: возможность гибридного формата работы, офисы, оборудованные укрытиями и генераторами, обеспечение современной техникой.</li><li>Wellbeing-программа: для всех сотрудников доступны медицинская страховка с первого рабочего дня; консультации психолога, нутрициолога или юриста; дисконтные программы на спорт и покупки; family days для детей и взрослых; массаж в офисе.</li><li>Обучение и развитие: доступ к более чем 130 обучающим онлайн-ресурсам; корпоративные обучающие программы, онлайн-библиотека, программа менторства.</li><li>Крутая команда: наши коллеги — это сообщество, где приветствуются любознательность, талант и инновации. Мы поддерживаем друг друга, учимся вместе и растем. Вы можете найти единомышленников в более чем 15 профессиональных комьюнити, читательском или спортивном клубах.</li><li>Карьерные возможности: мы поощряем продвижение внутри банка между функциями.</li><li>Инновации и технологии. Infrastructure: AWS, Kubernetes, Docker, GitHub, GitHub actions, ArgoCD, Prometheus, Victoria, Vault, OpenTelemetry, ElasticSearch, Crossplain, Grafana. Languages: Java (main), Python (data), Go (infra, security), Swift (IOS), Kotlin (Android). Data stores: Sql-Oracle, PgSql, MsSql, Sybase. Data management: Kafka, AirFlow, Spark, Flink, развиваем экспертизу в AI и активно интегрируем в процессы.</li><li>Программа поддержки защитников и защитниц: мы сохраняем рабочие места и выплачиваем среднюю заработную плату мобилизованным. Для ветеранов и ветеранов у нас действует программа поддержки, развивается ветеранское сообщество Банка. Мы работаем над повышением осведомленности руководителей и команд по вопросам возвращения ветеранов к гражданской жизни. Райффайзен Банк отмечен как один из лучших работодателей для ветеранов (Forbes).</li></ul><p><strong>Почему Райффайзен Банк?</strong></p><p>Наша главная ценность — люди, и мы даем им поддержку и признание, обучаем, вовлекаем в изменения. Присоединяйтесь к команде Райфа, ведь для нас ВЫ имеете значение!</p><ul><li>Один из крупнейших кредиторов экономики и аграрного бизнеса среди частных банков.</li></ul><ul><li>Признан лучшим работодателем по версиям EY, Forbes, Robota.ua, Stud-Point, Delo.UA, NV, Odgers, UAFIC.</li></ul><ul><li>Крупнейший донор гуманитарной помощи среди банков (Красный Крест Украины, UNITED24, Superhumans, СМІЛИВІ).</li></ul><ul><li>Одна из крупнейших IT-продуктовых команд среди банков страны.</li></ul><ul><li>Один из крупнейших налогоплательщиков в Украине; за 2025 год было начислено 6 млрд гривен.</li></ul><p><strong>Возможности для всех:</strong></p><ul><li>Райф руководствуется принципами, ориентированными на человека и его развитие, в центре внимания более 5 тысяч сотрудников и 2,5 миллиона клиентов.</li></ul><ul><li>Поддерживаем принципы разнообразия, равенства и инклюзивности.</li></ul><ul><li>Мы открыты к найму ветеранов и людей с инвалидностью и готовы адаптировать рабочую среду под ваши особые потребности.</li></ul><ul><li>Сотрудничаем со студентами и людьми старшего возраста, создавая условия для роста на любом этапе карьеры.</li></ul><p><strong>В Райфе вы имеете значение!</strong></p><p><strong>Хотите узнать больше?</strong> — Подписывайтесь на нас в соцсетях:</p><p><a href="https://www.facebook.com/raiffeisencareer" target="_blank">Facebook</a>, <a href="https://www.instagram.com/raiffeisen.career/" target="_blank">Instagram</a>, <a href="https://www.linkedin.com/mynetwork/grow/" target="_blank">LinkedIn</a></p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/raiffeisen/vacancies/371042/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>