Старший Databricks инженер
Нужен опытный дата-инженер для крупного проекта модернизации корпоративной платформы данных на базе Databricks Lakehouse. Предстоит строить масштабируемые пайплайны на PySpark и Spark SQL, внедрять Delta Lake, Unity Catalog, потоковую обработку через Kafka и Spark Streaming, работать с Azure и AWS. Обязательны 7+ лет в Data Engineering, сертификация Databricks и опыт с двумя облаками. Удалённая работа с долгосрочным проектом и обязательным пересечением по времени с командой в США (EST).
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Вилка вне типичного диапазона рынка без учёта грейда
Разница с медианой здесь говорит о грейде, а не о работодателе. Медиана Data/ML по 64 вакансиям за 90 дней, рынок — Международные (USD); город и грейд вакансии не учтены.
Что предстоит делать
<p><strong>Senior Databricks Engineer</strong> <br><strong>Роль требует значительного ежедневного пересечения с командой США в рабочие часы по восточному времени США (EST). Кандидаты должны иметь возможность работать в требуемом графике US EST.</strong></p><p><strong>TechBar</strong> — компания по разработке программного обеспечения, работающая с клиентами по всей территории США и Европы. Мы поддерживаемся инвесторами, стабильно растём и известны тем, что ставим перед клиентами старших, вдумчивых инженеров.</p><p>Мы ищем опытного <strong>Senior Databricks Engineer</strong> для участия в инициативе по модернизации данных корпоративного уровня для клиента из США.</p><p>Проект сосредоточен на модернизации крупномасштабной корпоративной платформы данных в рамках более широкого пути облачной трансформации. Вы будете работать с <strong>Databricks Lakehouse Platform</strong>, создавая масштабируемые решения для данных, поддерживающие продвинутую аналитику, инициативы AI/ML и корпоративные продукты данных.</p><p>Что вы будете делать</p><ul><li>Проектировать, разрабатывать и поддерживать масштабируемые конвейеры данных с использованием <strong>Databricks, PySpark и Spark SQL</strong></li><li>Создавать надёжные процессы <strong>ETL/ELT</strong> для крупномасштабных структурированных и неструктурированных данных</li><li>Внедрять <strong>Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold)</strong> и решения Delta Lake</li><li>Разрабатывать решения пакетной и почти реального времени обработки данных с использованием <strong>Spark Streaming, Kafka и Delta Live Tables (DLT)</strong></li><li>Интегрировать данные из корпоративных источников, включая <strong>SAP, Teradata, Mainframe, DB2, SQL Server, Oracle, Tibco, Kafka и REST APIs</strong></li><li>Работать как в средах <strong>Microsoft Azure, так и AWS</strong> в рамках программы облачной модернизации данных клиента</li><li>Разрабатывать и поддерживать <strong>Databricks notebooks, workflows, jobs и clusters</strong></li><li>Внедрять <strong>Unity Catalog</strong>, контроль доступа, управление данными и стандарты безопасности</li><li>Поддерживать развёртывания и продвижение по средам <strong>Dev, QA, UAT и Production</strong></li><li>Оптимизировать рабочие нагрузки с точки зрения <strong>производительности, масштабируемости, надёжности и экономической эффективности</strong></li><li>Внедрять валидацию данных, сверку, мониторинг и автоматизированные фреймворки качества данных</li><li>Вносить вклад в происхождение данных, управление метаданными, соответствие требованиям и корпоративное управление данными</li><li>Создавать переиспользуемые фреймворки и автоматизацию для приёма данных, оркестрации, мониторинга и управления качеством</li><li>Тесно сотрудничать с Data Scientists, BI-разработчиками, архитекторами и бизнес-стейкхолдерами для преобразования требований в масштабируемые технические решения</li><li>Участвовать в обсуждениях архитектуры и проектирования решений</li><li>Наставлять младших инженеров и вносить вклад в лучшие инженерные практики</li><li>Участвовать в Agile-церемониях и сотрудничать с распределёнными инженерными командами</li></ul><p>Обязательные требования</p><ul><li><strong>7+ лет профессионального опыта в Data Engineering</strong></li><li>Сильный практический опыт работы с <strong>Databricks</strong></li><li><strong>Сертификация Databricks обязательна</strong>: Databricks Certified Data Engineer Associate или Professional</li><li>Сильный практический опыт работы с <strong>Microsoft Azure и AWS одновременно</strong>. Опыта только с одной облачной платформой недостаточно.</li><li>Солидный практический опыт работы с:<br><ul><li>Databricks Workflows / Jobs</li><li>Delta Lake</li><li>Delta Live Tables (DLT)</li><li>Unity Catalog</li><li>Databricks SQL</li></ul></li><li>Сильные навыки программирования на <strong>Python, PySpark, Spark SQL и SQL</strong></li><li>Сильное понимание <strong>ETL/ELT, моделирования данных, хранилищ данных и распределённой обработки данных</strong></li><li>Опыт работы с <strong>Apache Kafka, Spark Streaming и событийно-ориентированными архитектурами</strong></li><li>Практический опыт работы с <strong>Azure</strong>, в частности:<br><ul><li>Azure Databricks</li><li>Azure Data Factory</li><li>ADLS Gen2</li><li>Azure Key Vault</li></ul></li><li>Практический опыт работы с <strong>AWS</strong>, в частности:<br><ul><li>Amazon S3</li><li>IAM</li></ul></li><li>Опыт работы с корпоративными базами данных, такими как:<br><ul><li>Teradata</li><li>SQL Server</li><li>Oracle</li><li>DB2</li></ul></li><li>Опыт работы с <strong>Git и CI/CD</strong>, предпочтительно Azure DevOps или GitHub Actions</li><li>Сильные коммуникативные навыки и способность эффективно работать с техническими и нетехническими стейкхолдерами</li><li>Способность работать самостоятельно, брать на себя ответственность и вносить вклад в архитектурные решения</li></ul><p>Будет плюсом</p><ul><li>Сертификация <strong>Azure Data Engineer Associate</strong></li><li>Опыт работы над крупномасштабными программами <strong>корпоративной модернизации данных</strong></li><li>Опыт миграции рабочих нагрузок с <strong>Teradata или других устаревших платформ на Databricks</strong></li><li>Опыт работы с <strong>SAP Datasphere, SAP BW или SAP Business Data Cloud (BDC)</strong></li><li>Опыт работы с <strong>Databricks Asset Bundles</strong></li><li>Опыт работы с <strong>BigQuery или Snowflake</strong></li><li>Знакомство с <strong>рабочими нагрузками AI/ML и feature engineering на Databricks</strong></li><li>Опыт работы в средах корпоративных данных с высоким уровнем управления или регулирования</li></ul><p>Что делает этот проект интересным</p><p>Это не проект, где вы просто поддерживаете существующие конвейеры.</p><p>Вы будете вовлечены в более широкую <strong>корпоративную трансформацию данных</strong>, помогая перевести устаревшие рабочие нагрузки данных к современной облачной архитектуре. Платформа объединяет <strong>Databricks, Delta Lake, Azure, AWS, потоковые технологии, корпоративные базы данных и современные практики управления данными</strong>.</p><p>У вас будет возможность работать над задачами, связанными с большими объёмами данных, сложными интеграциями, обработкой в реальном времени, качеством данных, управлением и обеспечением сценариев использования аналитики и AI/ML.</p><p>Модель работы</p><ul><li><strong>Удалённо</strong></li><li>Сотрудничество с командой из США</li><li><strong>Рабочие часы по восточному времени США (EST) / требуется значительное пересечение</strong></li><li>Долгосрочный проект</li><li>Английский: <strong>Upper-Intermediate / Advanced</strong></li><li>Ответственность уровня senior и прямое общение с клиентом</li></ul> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/techbar/vacancies/376035/#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 Techbar
3 активные вакансии в компании
Ведущий AI/ML инженер (AWS, Python)
~2 133 420 ₸ 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.
Старший Data Engineer
Нужен старший дата-инженер для проекта в сфере управления капиталом: строить lakehouse на Databricks и AWS, разрабатывать батчевые и стриминговые пайплайны на Spark и Delta Lake, моделировать данные для аналитики и отчётности, а также участвовать в миграции с Snowflake. Требуется 6+ лет в data engineering, уверенные PySpark, SQL и Python, опыт с AWS и Databricks в продакшене, свободный английский. Работа удалённая в международной распределённой команде, но рассматривают только кандидатов из США и Великобритании; предлагают оплачиваемый отпуск, больничные и технику от компании.
Похожие вакансии
6 вакансийFractional CRO (эксперт по удержанию)
~2 164 243 ₸ 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
~2 133 420 ₸ 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
~2 133 420 ₸ 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)
~2 133 420 ₸ 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
~2 133 420 ₸ 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
~2 133 420 ₸ 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.