Старший Data Engineer (Databricks, PySpark)
Старший Data Engineer для миграции аналитической платформы с BigQuery на Databricks в международной компании. Нужен опыт с PySpark, Databricks, Delta Lake и облачными технологиями. Предлагается работа над сложными проектами, участие в архитектурных решениях и развитие в Data Engineering.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 89 похожих вакансий за 90 дней по всем рынкам вместе — отдельной выборки по рынку этой вакансии нет; город вакансии не учтён.
Что предстоит делать
<p>Вы — Senior Data Engineer, увлеченный созданием масштабируемых высокопроизводительных платформ данных и работой с современными Lakehouse-технологиями? Присоединяйтесь к Data Engineering Center of Excellence в Sigma Software и внесите вклад в модернизацию аналитической экосистемы enterprise-уровня в сфере retail.<br>Мы ищем Senior-специалиста с глубокой экспертизой в Databricks, PySpark и cloud data engineering для участия в миграции крупномасштабной аналитической платформы с BigQuery на Databricks. Вы будете сотрудничать с международными командами, участвовать в архитектурных решениях и помогать создавать надежные и масштабируемые решения для работы с данными.<br>В Sigma Software мы создаем возможности для непрерывного обучения, технологического роста и значимого инженерного влияния, работая над сложными международными проектами.</p><p><strong>ЗАКАЗЧИК</strong></p><p>Наш заказчик — ведущая компания в сфере retail technology, специализирующаяся на AI-решениях для оптимизации ценообразования для enterprise-ритейлеров. Компания помогает бизнесу повышать прибыльность и конкурентоспособность за счет продвинутой аналитики, автоматизации и интеллектуальных стратегий ценообразования. Их платформа сочетает business intelligence со сложными алгоритмами для поддержки решений по ценообразованию, основанных на данных, в глобальных розничных организациях.</p><p><strong>ПРОЕКТ</strong></p><p>Проект сосредоточен на стратегической миграции крупномасштабной аналитической платформы с устаревшей экосистемы BigQuery на современную архитектуру Databricks Lakehouse. Платформа обрабатывает большие объемы розничных данных, machine learning workloads, аналитические конвейеры и специфичную для заказчика бизнес-логику.<br>В рамках инициативы по модернизации инженерная команда внедряет масштабируемую обработку на основе Spark, архитектуру Delta Lake, медальонные слои данных и современные практики управления. Роль предоставляет возможность работать с распределенными системами обработки данных, оптимизировать крупномасштабные нагрузки и вносить вклад в развитие корпоративной платформы данных.</p><p>Ключевые технологии: Databricks, Apache Spark, PySpark, Delta Lake, Python, SQL, Airflow, GCP, CI/CD, Unity Catalog</p><p><strong>Описание вакансии</strong></p><ul><li>Участвовать в миграции крупномасштабной аналитической платформы с BigQuery на Databricks</li><li>Проектировать и внедрять масштабируемые Lakehouse-архитектуры с использованием Databricks и Delta Lake</li><li>Анализировать существующие ETL / ELT workloads и определять подходы к миграции</li><li>Разрабатывать и оптимизировать конвейеры данных, обрабатывающие большие объемы розничных и аналитических данных</li><li>Внедрять стратегии инкрементальной обработки и масштабируемые фреймворки трансформации</li><li>Создавать и поддерживать решения для обработки данных на основе Spark с использованием PySpark</li><li>Проектировать и поддерживать слои медальонной архитектуры, включая Bronze, Silver и Gold</li><li>Внедрять лучшие практики управления данными и безопасности с использованием Unity Catalog</li><li>Сотрудничать с командами Data Science, Analytics, Product и Customer Engineering</li><li>Участвовать в архитектурных обсуждениях и проектировании технических решений</li><li>Разрабатывать переиспользуемые компоненты платформы данных и инженерные стандарты</li><li>Проводить code reviews и способствовать надежности и поддерживаемости платформы</li><li>Устранять неполадки и оптимизировать сложные SQL и Spark workloads</li><li>Поддерживать production-развертывания и мероприятия по модернизации платформы</li></ul><p><strong>Квалификация</strong></p><ul><li>5+ лет профессионального опыта в роли Data Engineer</li><li>Сильные навыки программирования на Python и продвинутый SQL</li><li>Практический коммерческий опыт работы с Databricks</li><li>Глубокие знания Apache Spark, преимущественно PySpark</li><li>Опыт проектирования и создания современных облачных платформ данных</li><li>Опыт разработки ETL / ELT конвейеров и решений для крупномасштабной обработки данных</li><li>Практический опыт работы с Delta Lake</li><li>Опыт работы со Spark Declarative Pipelines</li><li>Опыт мониторинга кластеров, анализа метрик и оптимизации производительности</li><li>Глубокое понимание архитектур распределенной обработки данных</li><li>Понимание концепций хранилищ данных и размерного моделирования</li><li>Опыт работы с Airflow или аналогичными инструментами оркестрации</li><li>Опыт оптимизации сложных аналитических SQL workloads</li><li>Опыт внедрения практик CI / CD для платформ data engineering</li><li>Сильные навыки устранения неполадок и оптимизации производительности</li><li>Способность эффективно работать в кросс-функциональных международных командах</li><li>Уровень английского — Upper-Intermediate или выше</li></ul><p><strong>Будет плюсом</strong></p><ul><li>Опыт работы с облачными сервисами GCP</li><li>Опыт работы с облачными платформами AWS или Azure</li><li>Опыт в сферах розничной аналитики или оптимизации ценообразования</li><li>Опыт поддержки machine learning или AI-связанных нагрузок данных</li><li>Опыт модернизации платформ и инициатив по облачной миграции</li></ul><p><strong>Личностный профиль</strong></p><ul><li>Сильное аналитическое мышление и подход к решению проблем</li><li>Проактивный подход и нацеленность на результат</li><li>Способность работать как самостоятельно, так и в команде</li><li>Хорошие коммуникативные навыки и навыки взаимодействия с заинтересованными сторонами</li><li>Увлеченность масштабируемым data engineering и современными платформами данных</li><li>Интерес к непрерывному обучению и технологическим инновациям</li></ul><p>________________________________________________________________________________</p><p>Вы — Senior Data Engineer, увлеченный построением масштабируемых высокопроизводительных платформ данных и работой с современными Lakehouse-технологиями? Присоединяйтесь к Data Engineering Center of Excellence в Sigma Software и участвуйте в модернизации аналитической экосистемы enterprise-уровня в сфере retail.</p><p>Мы ищем Senior-специалиста с глубокой экспертизой в Databricks, PySpark и cloud data engineering для участия в миграции крупной аналитической платформы с BigQuery на Databricks. Вы будете сотрудничать с международными командами, участвовать в архитектурных решениях и помогать создавать надежные и масштабируемые решения для работы с данными.</p><p>В Sigma Software мы создаем возможности для непрерывного обучения, профессионального развития и значимого влияния на инженерные решения во время работы над сложными международными проектами.</p><p><strong>Заказчик</strong></p><p>Наш заказчик — ведущая компания в сфере retail technology, специализирующаяся на AI-решениях для оптимизации ценообразования для enterprise-ритейлеров. Компания помогает бизнесу повышать прибыльность и конкурентоспособность благодаря продвинутой аналитике, автоматизации и интеллектуальным стратегиям ценообразования. Их платформа сочетает business intelligence со сложными алгоритмами для поддержки решений по ценообразованию, основанных на данных, в глобальных розничных организациях.</p><p><strong>Проект</strong></p><p>Проект сосредоточен на стратегической миграции крупной аналитической платформы с устаревшей экосистемы BigQuery на современную архитектуру Databricks Lakehouse. Платформа обрабатывает большие объемы розничных данных, machine learning workloads, аналитические конвейеры и специфичную для заказчика бизнес-логику.</p><p>В рамках инициативы по модернизации инженерная команда внедряет масштабируемую обработку на основе Spark, архитектуру Delta Lake, медальонные слои данных и современные практики управления. Роль предоставляет возможность работать с распределенными системами обработки данных, оптимизировать крупномасштабные нагрузки и вносить вклад в развитие корпоративной платформы данных.</p><p>Ключевые технологии: Databricks, Apache Spark, PySpark, Delta Lake, Python, SQL, Airflow, GCP, CI/CD, Unity Catalog</p><p><strong>Обязанности</strong></p><ul><li>Участвовать в миграции крупной аналитической платформы с BigQuery на Databricks</li><li>Проектировать и внедрять масштабируемые Lakehouse-архитектуры с использованием Databricks и Delta Lake</li><li>Анализировать существующие ETL / ELT workloads и определять подходы к миграции</li><li>Разрабатывать и оптимизировать конвейеры данных для обработки больших объемов розничных и аналитических данных</li><li>Внедрять стратегии инкрементальной обработки и масштабируемые фреймворки трансформации</li><li>Создавать и поддерживать решения для обработки данных на основе Spark с использованием PySpark</li><li>Проектировать и поддерживать слои медальонной архитектуры, включая Bronze, Silver и Gold</li><li>Внедрять лучшие практики управления данными и безопасности с использованием Unity Catalog</li><li>Сотрудничать с командами Data Science, Analytics, Product и Customer Engineering</li><li>Участвовать в архитектурных обсуждениях и проектировании технических решений</li><li>Разрабатывать переиспользуемые компоненты платформы данных и инженерные стандарты</li><li>Проводить code reviews и способствовать повышению надежности и поддерживаемости платформы</li><li>Устранять неполадки и оптимизировать сложные SQL и Spark workloads</li><li>Поддерживать production-развертывания и мероприятия по модернизации платформы</li></ul><p><strong>Требования</strong></p><ul><li>5+ лет профессионального опыта на позиции Data Engineer</li><li>Сильные навыки программирования на Python и продвинутый SQL</li><li>Практический коммерческий опыт работы с Databricks</li><li>Глубокие знания Apache Spark, преимущественно PySpark</li><li>Опыт проектирования и построения современных облачных платформ данных</li><li>Опыт разработки ETL / ELT конвейеров и решений для крупномасштабной обработки данных</li><li>Практический опыт работы с Delta Lake</li><li>Опыт работы со Spark Declarative Pipelines</li><li>Опыт мониторинга кластеров, анализа метрик и оптимизации производительности</li><li>Глубокое понимание архитектур распределенной обработки данных</li><li>Понимание концепций хранилищ данных и размерного моделирования</li><li>Опыт работы с Airflow или подобными инструментами оркестрации</li><li>Опыт оптимизации сложных аналитических SQL workloads</li><li>Опыт внедрения практик CI / CD для платформ data engineering</li><li>Сильные навыки устранения неполадок и оптимизации производительности</li><li>Умение эффективно сотрудничать в кросс-функциональных международных командах</li><li>Уровень английского — Upper-Intermediate или выше</li></ul><p><strong>Будет плюсом</strong></p><ul><li>Опыт работы с облачными сервисами GCP</li><li>Опыт работы с облачными платформами AWS или Azure</li><li>Опыт в сферах розничной аналитики или оптимизации ценообразования</li><li>Опыт поддержки machine learning или AI-связанных нагрузок данных</li><li>Опыт модернизации платформ и инициатив по облачной миграции</li></ul><p><strong>Личностные качества</strong></p><ul><li>Сильное аналитическое мышление и подход к решению проблем</li><li>Проактивный подход и нацеленность на результат</li><li>Способность работать как самостоятельно, так и в команде</li><li>Хорошие коммуникативные навыки и навыки взаимодействия с заинтересованными сторонами</li><li>Увлеченность масштабируемым data engineering и современными платформами данных</li><li>Интерес к непрерывному обучению и технологическим инновациям</li></ul><div><a href="https://jobs.dou.ua/companies/sigma-software/vacancies/369285/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a></div>
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в Sigma Software
9 активных вакансий в компании
Старший Data Scientist
~2 125 465 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен старший дата-сайентист в новую команду, которая упрощает и оптимизирует крупномасштабные системы аналитики и детекции в кибербезопасном продукте. Работа не про классический ML: придётся разбираться в сложной rule-based логике, потоках данных и пайплайнах, проводить исследовательский анализ и предлагать упрощения без потери качества детекции. Требуют 5+ лет в Data Science или аналитике, уверенные Python и SQL, инженерное мышление и английский Upper-Intermediate; предлагают удалёнку или гибрид, международную команду и влияние на процессы с самого старта.
Старший Embedded Software разработчик
~1 607 929 ₸ оценка по стеку, все рынки
Разработка защищённых встраиваемых систем для подключённых IoT-устройств и edge-решений с интеграцией с облачными платформами и удалённым управлением устройствами. Нужен опыт 5+ лет в embedded-разработке на C/C++, знание ARM-микроконтроллеров, беспроводных технологий, сетевых протоколов и основ кибербезопасности. Работа в международной команде Sigma Software над проектом глобальной компании в сфере климатических технологий и энергоменеджмента.
Старший Data Engineer
~2 125 465 ₸ оценка по стеку, все рынки
Нужен старший Data Engineer для построения современных cloud-native платформ данных с нуля и миграции legacy-систем в облако. Основные требования — 5+ лет в Data Engineering, сильные Python и SQL, опыт со Spark/PySpark, Databricks или Snowflake, Kafka и облачными провайдерами. Предстоит работать с ML и Data Science командами, внедрять AI-инструменты и event-driven пайплайны, участвовать в архитектурных решениях.
Project Manager (Smart Home / IoT)
~952 000 – 1 804 200 ₸ оценка по стеку, все рынки
Sigma Software ищет Project Manager для ведения проектов в сфере Smart Home и IoT для европейского клиента, разрабатывающего умные системы отопления. Нужно минимум 4 года в управлении проектами, сильные навыки лидерства, работы со стейкхолдерами и английский уровня Upper-Intermediate. Предлагают работу с мультикультурными командами, развитие клиентских отношений и внедрение AI-практик в международной среде.
Похожие вакансии
6 вакансийFractional CRO (эксперт по удержанию)
~2 029 725 ₸ оценка
Нужен практикующий эксперт по конверсии и удержанию для мобильного приложения в сфере digital health. Задача — разобраться, почему пользователи уходят после установки, выстроить метрики и дашборды, проверять гипотезы через A/B-тесты и вместе с командой внедрять улучшения. Формат — part-time, примерно 1–2 дня в неделю, удалённо, с прямым взаимодействием с продуктом и разработкой.
Инженер ML-платформы
~2 125 465 ₸ оценка по всем рынкам
Нужно строить общую ML-платформу для крупной европейской fashion-ритейл компании: оценивать и внедрять переиспользуемые ML-возможности, от POC до раннего продакшена. Требуется 5+ лет опыта с production ML или крупными data-системами в облаке, Kubernetes, потоковой и batch-обработкой, оркестрацией ML-пайплайнов. Предлагают удалённую работу, оплачиваемый отпуск, компенсацию спорта и страховки, занятия английским.
AI Product Engineer
~2 125 465 ₸ оценка по всем рынкам
Organic Soft ищет AI Product Engineer для мобильного приложения в сфере Health & Fitness: нужно проектировать и внедрять LLM-функции — рекомендации, адаптацию тренировок, анализ прогресса и диалоговое взаимодействие. Ждут сильный бэкенд-бэкграунд от 5 лет, практический опыт LLM-продуктов, evals, мониторинга и продуктовых экспериментов, английский B1. Основной стек TypeScript/Node.js, но рассматривают и инженеров с Python; предлагают удалёнку, гибкий график, официальное оформление и зарплату в привязке к доллару.
Ведущий AI/ML инженер (AWS, Python)
~2 125 465 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен основной hands-on инженер для объединения четырёх продуктов клиента в единый suite на AWS с AI-first подходом. Задачи — строить AI-фичи на Bedrock и AgentCore (агенты, RAG, промпты), писать бэкенд на Python и Node.js, фронтенд на React, держать инфраструктуру в Terraform и работать spec-driven с Claude Code. Требуют 5+ лет в разработке, продакшн-опыт с LLM-приложениями, уверенный AWS и Terraform, английский Upper-Intermediate и выше; работа удалённая, full-time, с часовым поясом CET.
Архитектор DWH
~2 125 465 ₸ оценка по всем рынкам
Банк переводит корпоративное хранилище данных с Oracle на Arenadata GP и ищет архитектора DWH, который спроектирует модели данных на всех слоях по методологии Data Vault 2.0. Нужен опыт архитектуры хранилищ от 5 лет, практика с Greenplum, глубокое знание Data Vault и SQL в MPP, плюс экспертиза в банковских данных. Предлагают гибридный формат, офис в Москве, ДМС, обучение и оклад с квартальными премиями по KPI.
Senior/Middle+ Big Data Engineer
~2 125 465 ₸ оценка по всем рынкам
Lamoda ищет Big Data инженера в департамент рекламы — строить ландшафт данных для собственной рекламной платформы: витрины в ClickHouse, метрики рекламных кампаний в NRT и batch, переход на Lakehouse. Нужны уверенный Python/Scala/Java, глубокий Spark и Flink, ClickHouse, Kafka и опыт near realtime аналитики. Работа в большой команде из 50+ разработчиков и аналитиков над продуктом с миллионами пользователей.