- Страна
- Россия
- Зарплата
- 270 000 ₽ – 295 000 ₽
Data-engineer
Привлекательная вакансия в аккредитованной ИТ-компании с прозрачной вилкой зарплаты и современным технологическим стеком. Удаленный формат работы по РФ и участие в реальных производственных проектах добавляют ценности предложению.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованием к глубоким знаниям архитектуры (Lakehouse, CDC) и широкому стеку технологий (Flink, Iceberg, StarRocks), а также необходимостью опыта от 4 лет.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Предложенная зарплата (270 000 - 295 000 руб. gross) находится в пределах рыночной нормы для Senior Data Engineer в России, хотя верхняя граница чуть ниже медианы для топовых финтех-компаний. Тем не менее, для промышленного сектора это конкурентоспособное предложение.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
#вакансия #vacancy #удалённо #data #engineer #dataengineer
*❕Аккредитованная ИТ-компания "Системы и Алгоритмы" ищет Инженера данных)❕*
Роль: Data-engineer
З/П: 270 000 - 295 000 р. gross
Формат работы: удаленно по РФ
Вид занятости: full-time
Локация: любой город РФ
Гражданство: РФ
*✨*Преимущества позиции:
• Участие в масштабном проекте цифровой трансформации, влияющем на ключевые производственные процессы.
• Возможность увидеть результаты своей работы на реальном производстве, включая реальные системы, терминалы, интеграции.
• Доступ к команде зрелых разработчиков и проектной поддержке: Team Lead, Product Owner, Project Manager.
• Пространство для инициатив, развития и расширения зоны ответственности.
*✨*Краткое описание роли:
Ищем инженера данных с сильными компетенциями архитектора данных и баз данных, который сможет взять на себя планирование и проведение внедрения инструментов хранения и обработки данных. Должно иметь подтвержденный опыт работы с нашим технологическим стеком (Postgres, MSSQL, Kafka, Flink, Airflow, Iceberg, Trino/StarRocks), уметь проектировать целевую архитектуру хранилищ, анализировать потоки данных и выбирать релевантный инструментарий. Критичны навыки работы с современными data-инструментами, опыт проектирования пайплайнов, обеспечения качества данных и уверенное владение Python для написания DAG, кастомных операторов и интеграций.
*🔹* Что ждём от вас:
• Опыт работы на позиции Data Engineer от 4 лет в сфере разработки ПО.
• Опыт работы с ключевыми компонентами нашего стека:
- ODBMS/DBMS & Warehouses: уверенная работа с Postgres и MSSQL; опыт настройки и оптимизации OLAP-движков (Trino, StarRocks) и современных хранилищ (Cassandra, Redis).
- Data Flow Tools: практический опыт работы с Apache Airflow (написание DAG, кастомные операторы); опыт использования Apache Kafka (producer/consumer) и Apache Flink (разработка стриминговых джоб, состояние, чекпоинты).
- Data Lake / Lakehouse: опыт работы с Apache Iceberg, понимание архитектуры lakehouse, использование Lakekeeper для управления метаданными, работа с объектным хранилищем S3.
- CDC: опыт реализации Change Data Capture паттернов для синхронизации данных между системами.
• Глубокие знания в области архитектуры данных и баз данных: понимание принципов нормализации и денормализации, проектирование relational и columnar моделей, стратегии управления данными (lifecycle, retention, versioning).
• Уверенное владение Python: написание скриптов, модулей, работа с асинхронностью при необходимости; опыт написания DAG в Apache Airflow, включая кастомные операторы, hooks, sensors.
• Навыки оптимизации: умение профилировать процессы, находить bottlenecks, оптимизировать SQL-запросы и настраивать ресурсы кластеров под нагрузку.
• Владение Jira и Confluence на уровне confident user (структура страниц, шаблоны, макросы, связки задач и документации).
• Опыт организации хранения данных для последующих задач OLAP / OLTP с учетом требований (consistency / integrity).
• Опыт организации обработки данных в рамках задач OLAP / OLTP с применением различных паттернов (batch processing, CDC).
• Понимание ключевых особенностей и сценариев применения различных паттернов организации интеграционных потоков (batch processing, CDC) с учетом их характеристик (3V+).
• Опыт заведения и сопровождения заявок вService-Desk.
• Умение структурировать информацию, работать с требованиями, документировать технические решения.
• Английский — на уровне чтения и написания технической документации.
*🔹* Будет плюсом:
• Опыт работы с Timeseries базами данных (InfluxDB, TimescaleDB, TDengine и др.).
• Глубокий опыт эксплуатации кластеров (Hadoop, YARN, Kubernetes) в production-среде.
• Знание SQL на продвинутом уровне (оптимизация сложных запросов, window functions, CTE).
• Опыт работы с CI/CD для data-пайплайнов.
• Понимание принципов DDD, event-driven архитектуры.
• Опыт работы с Apache NiFi.
*📲* Контакты для связи:
- Откликнуться
- +7 969 865 43 07
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- PostgreSQL
- Microsoft SQL Server
- Apache Kafka
- Apache Flink
- Apache Airflow
- Apache Iceberg
- Trino
- StarRocks
- Python
- Cassandra
- Redis
- S3
- CDC
- Jira
- Confluence
- InfluxDB
- TimescaleDB
- Hadoop
- Kubernetes
- SQL
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы со стримингом, заявленным в вакансии.
Расскажите о вашем опыте работы с Apache Flink: как вы обрабатывали состояние (state) и настраивали чекпоинты для обеспечения отказоустойчивости?
Вакансия предполагает роль архитектора данных.
Какие ключевые преимущества и сложности вы видите при внедрении архитектуры Apache Iceberg в связке с S3 по сравнению с классическими Hadoop-хранилищами?
В стеке указаны StarRocks и Trino.
В каких сценариях вы бы отдали предпочтение StarRocks перед Trino для задач OLAP-аналитики?
Проверка навыков проектирования интеграций.
Опишите процесс реализации Change Data Capture (CDC) из MSSQL в Kafka: какие инструменты и подходы вы использовали для минимизации нагрузки на источник?
Проверка навыков оптимизации.
С какими наиболее сложными случаями оптимизации производительности в Apache Airflow вы сталкивались при обработке больших объемов данных?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

