Data Engineer Работа Вакансии

🏁 Оффер до Нового года: план на 10 недель До 31 декабря осталось около 10 недель Если давно собираешься сменить работу или перейти на грейд выше, самое время заняться подготовкой. Разберём, как выстроить этот процесс и на что обратить внимание, чтобы повысить свои шансы на оффер 😎 24 октября в 12:00 МСК Даниил Динько, Senior Backend Engineer, бывший техлид и Senior Go в Ozon, разберёт подготовку к офферу по шагам: 1️⃣ Определить, что мешает перейти на следующий грейд; 2️⃣ Научиться рассказывать о своём опыте так, чтобы он убеждал интервьюера; 3️⃣ Подготовиться к техническим и поведенческим интервью; 4️⃣ Выбрать лучшее предложение и не продешевить на переговорах. На эфире также разберём: 👉🏻 За что отказывают кандидатам при переходе на Middle и Senior; 👉🏻 Чем отличаются ответы Junior, Middle и Senior на одну и ту же задачу; 👉🏻 Как сравнивать офферы и отвечать на вопрос «Сколько вы хотите?». Подойдёт разработчикам и DevOps-инженерам с разным стеком: Java, Python, C#, Go, Frontend и DevOps. 🚀 Участие бесплатное Эфир проходит в рамках менторской программы ШОРТКАТ для разработчиков Регистрируйся в боте и забирай место 👉 @shortcut_de_bot Реклама. О рекламодателе.

#senior #гибрид СБЕРАВТО Lead Data Engineer Опыт работы: 3–6 лет Полная занятость График: 5/2 Формат работы: гибрид (Москва) ☑️ Чем предстоит заниматься -Организация работы команды дата-инженеров: постановка задач, приоритизация, контроль качества выполнения работы -Непосредственное участие в разработке новых и улучшении текущих дата-процессов -Управление дорожной картой и ресурсами: формирование планов развития DWH, оценка сроков/рисков, управление зависимостями между командами (бизнес, аналитики, DevOps, безопасность) -Развитие ядра хранилища данных ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Опыт работы на аналогичной позиции от 3 лет -Экспертные знания SQL - оконные функции, CTE, чтение планов исполнения, оптимизация, работа с большими объёмами -Знание Python -Опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse, Apache Airflow -Опыт построения или развития высоконагруженных платформ обработки данных -Умение “защищать” архитектурные решения, договариваться с бизнесом и смежниками, формировать тех. предложения и компромиссы -Опыт проектирования хранилища данных Контакты: hr@sberauto.com 🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

#middle #удаленка #гибрид Альфа-Банк. ИТ-специалисты Дата инженер / Data engineer Опыт работы: 3–6 лет Полная занятость График: 5/2 Формат работы: удалённо или гибрид ☑️ Чем предстоит заниматься -Анализировать бизнес задачи/проблемы заказчика, транслировать их в аналитические задачи/решения для удовлетворения требований заказчика -Разрабатывать документы бизнес-требований по шаблону, включая изменения (BRD на CR), определять требования к данным -Разрабатывать стандарты качества данных направления -Проектировать пилотные проекты, прототипы и временные решения -Создавать и согласовывать функциональные спецификации FSD/ТЗ на загрузку данных в рамках проектов направления -Проводить ИТ-тестирование и/или участвовать в ИТ тестировании в роли "бизнес заказчика", осуществлять поддержку аналитиков тестирования, уточнять и разъяснять требования -Осуществлять поддержку разработчиков, уточнять и разъяснять требования -Участвовать в согласовании BRD, FSD, ЛМ смежных подразделений/ проектов BI на предмет влияния, принятие ответственности за оценку влияния, участвовать в ИТ-проектах банка в роли эксперта (анализирует влияние, выставляет требования на интеграцию с DWH, согласовывает документы, участвует в рабочих группах) -Осуществлять функциональную поддержку (3-я линия), осуществлять поддержку службы сопровождения в рамках процесса внедрения ПО в среду промышленной эксплуатации ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Высшее техническое образование -Опыт подготовки проектной и эксплуатационной документации (BRD/FSD (Бизнес-требования/Функциональная спецификация/Техническое задание), Логическая модель данных, UG (Руководство пользователя)) -Умение работать с поступающими бизнес-требованиями (BRD), понимать архитектурные документы (вижен, отар), создавать документы функциональных требований (FSD), проводить оценки требований -Опыт работы в развитии программного обеспечения от 3-5 лет -Уверенные знания и опыт SQL (сложные запросы, опыт оптимизации под Oracle/GP, умение работать с большими объемами данных, код ревью) -Основы проектирования реляционных БД/КХД (Oracle, Greenplum) -Понимание принципов организации работы хранилищ данных, Hadoop -Опыт работы в jira/confluence -Опыт выполнения функционального тестирования, подготовки прототипов -Опыт работы на проектах в Банке (2-3 года), понимание банковской специфики (Финансы/Риски) -Опыт работы с бухгалтерской отчётностью (обязательной, налоговой) Контакты: hr@alfabank.ru 🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

В требованиях к инженеру данных (DE) рядом с Airflow и Spark все чаще стоит работа с ИИ-агентами Компании уже подключают нейросети к пайплайнам и хранилищам. И ищут инженеров, которые умеют не просто написать DAG, но и поставить агенту ограничители на уровне платформы. Это отдельный слой компетенций. Как он устроен внутри, разберут 20 октября в 19:00 мск на бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «Инженер данных в эпоху ИИ-агентов: как держать пайплайны под контролем». На эфире:  - почему агент с широкими правами делает неверное: не знает соглашений, сред и квот;  - какие уровни проверок ставят вокруг — от инструкции в текстовом файле до контрактов на данные;  - Airflow Cluster Policies: как централизованно проверять DAG и задачи до запуска;  - что нового в Airflow 3.1 под агентов: вызов агента внутри задачи, запрос в чате вместо SQL, подтверждение человеком. Ведет Михаил Онянов, ведущий разработчик MAGNITꓸTECH. Строит дата-платформу прогноза спроса для одного из крупнейших ритейлеров страны. Разберитесь в слое, который прибавился к работе DE: https://clc.to/erid_2W5zFHaXevD   Всем участникам — карьерный гид в сфере данных и запись эфира. Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHaXevD

#senior #удаленка Flowwow Senior Data Engineer Полная занятость Формат работы: можно удалённо ☑️ Чем предстоит заниматься -Развивать ядро платформы: фреймворк Data Vault, обвязку Airflow, lineage-инструменты — проектировать API, которыми будут пользоваться другие инженеры, и нести за них ответственность -Писать библиотеки и фреймворки на Python: клиенты к источникам, инструменты тестирования пайплайнов, обёртки над инфраструктурой. Чистый код, типизация, тесты, ревью — это у нас норма, а не аспирация -Работать с lakehouse на глубине: Iceberg maintenance и оптимизация layout'а таблиц, тюнинг Trino, Spark-джобы для тяжёлых трансформаций -Строить интеграции с источниками: OLTP-базы, REST/gRPC API, Kafka, файловые хранилища, SaaS-системы — и проектировать унифицированные интерфейсы, чтобы подключение нового источника занимало часы, а не недели -Внедрять AI в инженерные процессы: агенты для расследования инцидентов и анализа качества данных, ассистенты для DAG'ов и code review. У нас уже есть работающая агентная инфраструктура (LangGraph, MCP) — её можно и нужно развивать -Участвовать в архитектурных решениях: выбор технологий, дизайн интерфейсов между компонентами, вынесение best practices в команду -Делать code review и менторить менее опытных коллег ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Промышленный опыт от 5 лет в data engineering или backend-разработке с сильным дата-уклоном: production-системы под реальной нагрузкой, ответственность за их эксплуатацию, а не только за написание кода -Python — главное требование. Уровень senior разработчика: ООП, проектирование API библиотек, типизация, тесты, опыт написания переиспользуемых компонентов, которыми пользовались другие люди -Lakehouse-стек на практике. Apache Iceberg (или Delta/Hudi с готовностью быстро переключиться): устройство таблиц, snapshots, компакция, schema evolution. Понимание, чем lakehouse отличается от классического DWH не на уровне статьи на Medium -Trino или другой MPP-движок: архитектура распределённого выполнения, чтение планов запросов, оптимизация, опыт работы с коннекторами -Apache Airflow глубоко: не только разработка DAG'ов, но и внутреннее устройство (scheduler, executors, метаданные), опыт написания собственных операторов и хуков -Apache Spark: PySpark, Spark SQL, понимание модели выполнения -SQL продвинутого уровня: оконные функции, CTE, оптимизация, чтение планов исполнения, работа с большими объёмами -Git, CI/CD — уверенно -Будет сильным плюсом -Опыт разработки внутренних платформенных инструментов или фреймворков, которыми пользуются другие команды -AI-native подход к разработке: активное использование Claude Code / Codex и подобных инструментов, опыт построения harness-систем — агентов с инструментами, автоматизации через LLM, RAG -Kubernetes: деплой и эксплуатация дата-сервисов, Helm, понимание ресурсной модели -Опыт с CDC (Debezium, Kafka Connect) и стриминговыми пайплайнами -Знание форматов хранения (Parquet: row groups, статистики, predicate pushdown) -Опыт работы с системами контроля доступа к данным (OPA, row-level security, маскирование) -Условия -полная занятость -оформление: трудовой договор -график: 5/2 -удаленный формат работы -уровень дохода обсуждается на этапах найма Контакты: hello@flowwow.com 🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

#middle #удаленка #гибрид Медиалогия Data Engineer (Hadoop, Scala) Опыт работы: 3–6 лет Полная занятость График: 5/2 Формат работы: удалённо или гибрид ☑️ Чем предстоит заниматься -разработка и оптимизация ETL/ELT-конвейеров для обработки больших данных -настройка и администрирование Hadoop/Spark-инфраструктуры (HDFS, YARN, Hive, HBase) -оптимизация распределенных вычислений и запросов -работа с потоковыми данными (Kafka, Spark Streaming, RabbitMQ) -участие в проектировании и масштабировании архитектуры данных -автоматизация процессов с использованием DevOps-практик (Docker, CI/CD) ☑️ Наши пожелания к кандидатам -высшее (неоконченное высшее) образование -опыт работы с Java/Scala и Big Data-фреймворками (Apache Spark, Hadoop) -глубокие знания Hadoop-экосистемы (YARN, HDFS, Hive, HBase, Parquet) -опыт оптимизации производительности распределенных систем -работа с потоковой обработкой (Kafka, Spark Streaming) -навыки работы с SQL/NoSQL (PostgreSQL, MS SQL, MongoDB) -Будет плюсом: -опыт с PySpark, Flink, Airflow -знание Elasticsearch, ClickHouse, Vertica -навыки настройки кластеров и инфраструктуры Контакты: hr@mlg.ru 🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

#middle #удаленка Aston Data Engineer / Дата инженер Опыт работы: 3–6 лет Полная занятость График: 5/2 Формат работы: удалённо ☑️ Чем предстоит заниматься -реализовывать высоконагруженные конвейеры обработки данных для обеспечения надежной и бесперебойной репликации данных из ИТ-систем -реализовывать комплексные задачи по подготовке данных в целевых аналитических хранилищах (DataLake, SandBox, FeatureStore) для построения признаков, необходимых для разработки моделей машинного обучения -разрабатывать и поддерживать в актуальном состоянии документацию по разработанному функционалу -своевременно отражать статусы выполнения задач в Jira -проверять качество кода, написанного инженерами данных ☑️ Наши пожелания к кандидатам -опыт работы в роли Data Engineer от 4-х лет -отличные знания Python: структуры данных и алгоритмов, ООП и функциональное программирование -опыт написания модульных и интеграционных тестов, знание и опыт применения NumPy, Pandas -опыт разработки и внедрения в промышленную эксплуатацию сервисов загрузки и обработки неструктурированных данных (текст, xml, json) из внешних источников -способность разобраться с API поставщиков данных, используя доступную документацию -отличное знание SQL: сложные запросы с использованием аналитических оконных функций, инструменты профилирования для оптимизации их производительности -опыт работы с БД Oracle, Postgres, Greenplum -опыт работы с инструментами разработки, планирования и мониторинга рабочих процессов (workflow engines) пакетной обработки данных Airflow -опыт разработки сложных, высоконагруженных приложений обработки данных на основе PySpark -опыт работы с Apache Kafka: продюсеры/консьюмеры на Python, consumer groups -опыт разработки сервисов потоковой обработки данных с использованием инструментов Spark Structured Streaming, Flink -опыт работы с Flink Контакты: recruiting.official@astondevs.ru / Telegram @aston_trainee 🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

#senior #удаленка #гибрид #офис Ozon Tech Старший DWH-разработчик Опыт работы: 3–6 лет Полная занятость График: 5/2 Формат работы: удалённо или гибрид или офис ☑️ Чем предстоит заниматься -Разрабатывать и развивать ETL-системы, которые обеспечивают данными различные предметные области: продажи, учёт, логистику -Анализировать данные и проектировать структуры данных под аналитические потребности различных бизнес-подразделений -Оптимизировать и мониторить пайплайны обработки данных, повышая их производительность и стабильность -Проектировать и реализовывать масштабируемые хранилища данных на базе HP Vertica, Trino, ClickHouse, PostgreSQL и Hadoop ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Самостоятельность в решении задач и опыт в роли ключевого разработчика на крупном проекте -Опыт проектирования архитектуры хранения данных и связанных ETL-процессов -Умение работать с техническими требованиями: аргументированно предлагать изменения и находить оптимальные решения -Хорошие навыки проектирования и реализации ETL-процессов, обязательное знание Airflow -Отличное знание SQL и системное мышление -Опыт разработки хранилищ данных с использованием одной из колоночных СУБД: Vertica, Greenplum, Exadata, Teradata -Опыт программирования на Python, в том числе для разработки решений по автогенерации ETL-задач и реализации логических алгоритмов -Навыки работы с Bash и Docker -Будет плюсом: -Опыт работы со Spark -Опыт работы с несколькими ETL-инструментами и их использованием в горизонтально масштабируемых системах обработки данных -Знания в одной из областей: CI/CD, frontend- или backend-разработка, разработка интеграционных потоков -Желание участвовать в управлении проектами и доводить фичи до production -Желание развиваться в наставничестве и помогать другим участникам команды Контакты: Telegram @Eva_IT_Rec 🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

🔴Собес на Дата Инженера с нанимающим из Сбера в субботу в 15:00 17 октября (в эту субботу!) в 15:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Дата Инженера. Как это будет: 📂 Максим Костин, ведущий инженер данных в Сбере, ex-VK проведет собес на дата инженера; 📂 Максим будет задавать реальные вопросы с секций, которые проводил сам и комментировать ответы; 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Максиму. Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для разработчиков, которые хотят сменить работу, повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_de_bot Реклама. О рекламодателе.

#middle #удаленка Иви Разработчик ETL / Data Engineer Опыт работы: 3–6 лет Полная занятость График: 5/2 Формат работы: удалённо ☑️ Чем предстоит заниматься -Разрабатывать и поддерживать ETL процедуры в Airflow -Проектировать, реализовывать и внедрять распределённые системы обработки и хранения данных -Участвовать в развитии архитектуры хранилища -Работать с реляционными/NoSQL базами данных -Разрабатывать и поддерживать процедуры автоматизации аналитической инфраструктуры ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Уверенное знание SQL -Уверенное знание Python -Опыт разработки ETL процедур от 3-х лет -Опыт работы с реляционными СУБД -Навыки командной разработки в Git -Будет плюсом: -Современными code-driven ETL/ELT инструментами -Распределенными колоночными СУБД (ClickHouse, Vertica, Greenplum) -Docker, Kubernetes -S3 хранилищем -CI/CD процедурами Контакты: resume@ivi.ru / Telegram @ivi_team 🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

🚀 AI Engineer / AI Agents Developer 🌍 iGaming | Remote → Cyprus | Full-time Ищем сильного AI Engineer, который умеет создавать digital-продукты с помощью Claude Code и команды AI-агентов, управлять процессом разработки и отвечать за результат. Задачи: • Запуск и развитие канадской версии iGaming-платформы. • Управление AI-агентами и автоматизация процессов. • Разработка, интеграции, контроль качества данных и оптимизация платформы. Наши ожидания: • Практический опыт с Claude Code и AI-агентами. • Python, Django, React, Next.js. • Опыт с LLM, API, Playwright, Docker. • Английский для работы с документацией. • Самостоятельность и системное мышление. Предлагаем: ✅ Удалённый испытательный срок → релокация на Кипр. ✅ Полный релокационный пакет. ✅ Конкурентная зарплата (индивидуально). ✅ Оплата всех необходимых AI-инструментов. ✅ Быстрый рост до Head of AI Development с возможностью возглавить направление. 💬 Заинтересовала вакансия? Напишите в личные сообщения! @Anna22031991

#senior #300k #удаленка Top Selection Аналитик DWH от 250 000 до 270 000 ₽ Полная занятость Формат работы: можно удалённо ☑️ Чем предстоит заниматься -Уверенное понимание принципов построения дата-платформ (DWH, OLAP, Data Lake, Lakehouse) -Знание методологий проектирования модели данных (Kimball, Data Vault), реальный опыт применения их на практике для проектирования моделей данных -Навыки работы с большими объемами данных (миллиарды записей, ТБ данных) -Экспертное знание SQL -Знание РСУБД (PostgreSQL, Oracle, MS SQL) -Понимание принципов и опыт работы с MPP-системами (GreenPlum, Clickhouse, Trino) -Умение анализировать существующие потоки данных, их зависимости (ETL/ELT, Airflow) -Умение систематизировать слабоструктрированные требования в формате описания витрин данных -Сильные навыки коммуникации для общения на одном языке с: бизнес-заказчиками, разработчиками, админами) -Опыт оптимизации сложных запросов -Навыки планирования и управления рабочим временем -Навыки постановки задач в смежные подразделения -Опыт работы с распределенными хранилищами (Hadoop, S3) -Грамотная устная и письменная речь ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Анализ потребностей бизнеса в подготовленных данных -Подготовка требований в части методологии расчета показателей -Проектирование модели данных презентационных и детальных слоев данных -Поиск релевантных источников данных, профилирование данных в источниках, а также в контуре платформы данных -Разработка алгоритмов построения витрин данных и объектов детального слоя -Разработка прототипов в витрин и согласование их с потребителем -Сопровождение разработки витрин на всех этапах рабочего процесса: разработка потоков, тестирование, UAT, передача на поддержку, решение инцидентов на 3-ей линии поддержки -Оценка вычислительных ресурсов, необходимых для решения задачи (сайзинг стораджа и компьюта) -Оценка трудозатрат на выполнение доработок -Определение логики проверки качества данных и имплементация ее для создаваемых витрин Контакты: info@top-selection.ru 🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

#middle #удаленка #гибрид #офис X5 Tech Data Engineer (Flink) Опыт работы: 3–6 лет Полная занятость График: 5/2 Формат работы: удалённо или гибрид или офис ☑️ Чем предстоит заниматься -Разработка шаблонов потоков данных на основе Flink DataStream -Реализация архитектуры потоков данных -Написание и доработка Java приложений для Big Data ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Java Core: Глубокое понимание Java Core, включая ООП, многопоточность, коллекции, исключения и generics -Spring Boot: Опыт разработки микросервисов и REST API с Spring Boot, включая Spring Data, Security, Actuator и AOP -Apache Flink: Опыт работы с Apache Flink для потоковой обработки, включая DataStream API, state management, checkpoints и Flink CDC -Дата-инженерия: Работа с ETL/ELT, потоковыми и batch-процессами; инструменты вроде Airflow и Temporal -Проектирование фреймворков: Понимание принципов проектирования фреймворков и библиотек — код "для других разработчиков" -Большие данные: Знание принципов работы с большими данными (Spark, Dask, pandas на больших датасетах — плюс) -Базы данных: Опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse; знание форматов данных Iceberg и Paimon -CI/CD и DevOps: Навыки работы с CI/CD, контейнеризацией (Docker), оркестрацией (Kubernetes — плюс) -Качество кода: Умение писать тесты (unit, integration), следить за качеством кода и его поддерживаемостью -Опыт программирования на питоне: скрипты, микросервисы, приложения -Будет плюсом: -Увлеченность разработкой: Активный интерес к новым технологиям и методам разработки -Хороший кругозор: Знание и понимание различных аспектов разработки, включая агентный -Практический опыт: Доказанный опыт практической реализации проектов, особенно в области баз данных и автоматизации Контакты: job@x5.ru / Telegram @x5_tech 🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

#senior #500k #удаленка Авито Тимлид разработки в команду DWH от 500 000 ₽ Полная занятость Формат работы: можно удалённо ☑️ Чем предстоит заниматься -развивать real-time антибот и антифрод: детектировать ботов и фрод с помощью потоковых эвристик, разрабатывать новые сигналы -развивать обогащение событий: строить операторы обогащения кликстрим-событий (геолокация, категории, атрибуты пользователя, рекламные метрики) -развивать CDC и data ingestion: разрабатывать пайплайны захвата изменений из БД и доставки данных в DWH в формате Apache Paimon -развивать рекламную аналитику: считать CTR impressions, auction withdrawals и маркетинговые конверсии в реальном времени -развивать Flink Platform: управлять Flink Kubernetes Operator, Helm-чартами, деплоями в нескольких дата-центрах и регионах -обеспечивать техническое лидерство команды: задавать архитектурные стандарты и помогать команде расти ☑️ Наши пожелания к кандидатам -обладаете глубокой экспертизой в Apache Flink или другом фреймворке потоковой обработки данных (Spark Streaming, Kafka Streams) -обладаете опытом руководства командой разработки от 4-х лет -используете системный подход к работе с людьми (мотивация, развитие, адаптация) -работали с высоконагруженными продакшен-системами -умеете декомпозировать задачи и выстраивать технический роадмап -понимаете принципы работы Apache Kafka и распределённых систем -Будет плюсом: -имеете опыт руководства платформенной командой без продакт-менеджера и системного аналитика Контакты: internships@avito.ru 🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

#middle #удаленка Альфа-Банк. ИТ-специалисты Data Engineer (HR отчетность) Опыт работы: 3–6 лет Полная занятость График: 5/2 Формат работы: удалённо ☑️ Чем предстоит заниматься -Развивать DWH HR-отчетности: участвовать в проектировании и масштабировании корпоративного хранилища данных -Интегрировать источники: собирать, очищать и консолидировать данные из учетных систем (в том числе SAP HCM/SAP BW) -Проектировать витрины данных: переводить требование бизнеса и топ-менеджмента в понятные технические алгоритмы и данные -Обеспечивать качество данных: внедрить процессы Data Quality и Data Governancе ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Опыт работы в области DWH, ETL или Data Engineering – от 3 лет -Практический опыт проектирования и развития хранилищ данных -Уверенное владение Postgresql, MS Sql, Python (обработка данных, интеграции и автоматизации), Apache Airflow, Kafka, Git -Приверженность к Data Governance подход -Умение самостоятельно принимать решения, документировать их и доводить до промышленной эксплуатации -Понимание основных принципов хранения данных в SAP HCM / SAP BW будет преимуществом -Понимание требований BI систем к структуре и качеству данных будет преимуществом -Понимание основных метрик HR отчетности будет преимуществом Контакты: hr@alfabank.ru 🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

#middle #удаленка Top Selection DWH разработчик Формат работы: можно удалённо ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Опыт разработки с ETL Informatica не менее 2 лет -Опыт работы от 3 лет (Middle) или от 5 лет (Senior) в страховой, банковской либо телеком‑сфере -Для уровня Senior: опыт наставничества и управления рабочей группой -Для уровня Senior: наличие реализованных инициатив и внедрённых ноу‑хау с подтверждённым положительным эффектом -Навыки участия в проектах DWH в роли разработчика, архитектора либо дата‑инженера -Опыт оптимизации запросов к базам данных, включая работу с таблицами объёмом от 1 млрд строк и БД размером от 30 Тб -Умение проектировать физическую модель данных с применением инструментов моделирования -Способность оценивать и планировать задачи в условиях неопределённости, при отсутствии чётко сформулированных требований -Практический опыт работы в жёстких временных рамках, когда перенос сроков невозможен -Навыки анализа и рефакторинга кода, разработанного другими специалистами -Понимание принципов проектирования и наполнения хранилищ данных, включая работу с моделями, интеграциями, слоями данных и обеспечением их качества -Знание аналитических функций SQL и практик его оптимизации -Навыки корректировки плана выполнения запроса, в том числе с применением хинтов и иных методов оптимизации -Продвинутый уровень работы в IDE для работы с SQL (например, PL SQL Developer, SQL Developer и аналогичных) -Знакомство с ИИ‑инструментами, помогающими в разработке -Опыт использования Git‑клиентов (в частности, GitExtensions, TortoiseGit и других) -Практический опыт работы в системах управления задачами и проектами (например, Jira или аналогах) -Умение вести разработку в соответствии с принятым в команде или проекте CODE‑style -Навыки самоорганизации и эффективного распределения ресурсов при одновременной работе над несколькими задачами с жёсткими дедлайнами -Готовность нести ответственность за итоговые результаты работы команды -Способность вникать в бизнес‑контекст задачи и оценивать влияние разрабатываемых решений на конечного пользователя -Открытость к поддержке коллег и передаче знаний Контакты: info@top-selection.ru 🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

Оффер выше рынка для Data Engineer за 3 недели 🚀 Крутой кейс пользователя ии-ассистента Софи. ▫️Юрий - Data Engineer уровня мидл. ▫️Искал работу вручную около 2 месяцев, сходил только на 1 собес. ▫️Зарегистрировался в Софи и подключил авто-отклики. ▫️За 3 недели сходил на 4 собеса. И получил оффер с зарплатой выше рынка. Условиями доволен!) В следующий раз доступ в Софи откроется 20 октября. Если хочешь получить 3 дня бесплатного доступа - подписывайся на этот канал, все анонсы будут там.

#middle #удаленка Альфа-Банк Инженер сопровождения DWH Формат работы: удалённо ☑️ Чем предстоит заниматься -Сопровождение и анализ существующих процессов загрузки данных ETL -Мониторинг процессов загрузки и выявление аномалий -Приемка миграции существующих процессов загрузки с Oracle на Greenplum -Тестирование и установка доработок в продуктивный контур -Разбор обращений пользователей в рамках компетенций второй линии поддержки -Проверка технической документации ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Оконченное высшее образование -Опыт работы от 2х лет -Языки программирования: SQL -Технологический стек: Oracle, Greenplum, Apache Spark, ApacheAirflow, Kafka -Навыки работы с: Jira + Confluence или аналогичное, Git, CI/CD, XML, JSON -Навыки системного анализа, тестирования Контакты: kmelnik3@alfabank.ru 🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

Что почитать разработчику? Разборы Алексея Рыбака Пишете backend и хотите глубже понимать архитектурные решения? В канале Алексея Рыбака есть что разобрать: • Микросервисы – какой ценой? Почему они могут стать неподъёмным «налогом» для стартапа • Очереди сообщений – что выбрать? Чем отличаются решения и для каких задач подходят • AI – помощь или новая нагрузка? Как меняется работа мейнтейнеров PostgreSQL, когда генерировать отчёты об ошибках становится проще, чем проверять А ещё – System Design Framework, производительность, масштабируемость и блокировки СУБД. В канале выходят и анонсы AI-митапов и обучения разработке с агентами Начните с интересующей темы и подписывайтесь на канал Алексея! Подписаться #реклама 16+ О рекламодателе

#senior #удаленка #гибрид Lamoda Tech Senior Big Data Engineer (Data Platform) Опыт работы: 3–6 лет Полная занятость График: 5/2 Формат работы: удалённо или гибрид ☑️ Чем предстоит заниматься -Разрабатывать и совершенствовать лучшую на рынке платформу данных электронной коммерции нового поколения -Проектировать и разрабатывать ETL пайплайны на Airflow для Spark (Batch, Streaming), Iceberg, Trino -Оптимизировать действующие пайплайны и джобы на Spark - мониторить нагрузку на кластер и оптимальность затрачиваемых джобами ресурсов и если необходимо оптимизировать -Взаимодействовать с аналитиками и ML специалистами для создания/развертывания инструментов и наборов данных, соответствующих их вариантам использования - поддерживать регулярные связи с data ops для развития дата-платформы -Анализировать и внедрять инструменты инжиниринга данных (Lineage, DQ) -Проектировать хранилища данных на основе k8s, настраивать производительность, мониторинг, планировать емкости кластера и другой инфраструктуры - думать над тем что и как грузить и в каких партициях -Решать задачи, связанные с внедрением облачной инфраструктуры - разрабатывать новую архитектуру хранилища -Проводить code review и принимать участие в архитектурных решениях по дата платформе в команде ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Kubernetes - понимание ресурсной модели, просмотр конфигураций, troubleshooting -Опыт работы с Hadoop (HDFS, Hive Metastore) -Опыт работы со Spark (spark SQL, streaming, понимание ньюансов работы с pyspark) -Apache Icberg – владение процедурами, snapshots, maintenance -Глубокое понимание Airflow (2, 3) – идемпотентность, assets, backfills -Уверенное знание Git, CI/CD -Python, Scala/Java – ООП, проектирование библиотек, интеграционные/юнит тесты -Хорошее понимание СУБД, SQL -Будет плюсом: -Опыт работы с Docker (уверенное владение для поднятия локального окружения проекта) -Опыт работы с Kafka – понимание архитектуры и слабых мест -Опыт с облачными технологиями: преимущественно Yandex Cloud -Опыт с Clickhouse -AI-native подход к разработке: активное использование Claude Code / Codex и подобных инструментов, опыт построения harness-систем — агентов с инструментами, автоматизации через LLM, RAG Контакты: tech.recruitment@lamoda.ru / Telegram t.me/latech 🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab