yandex
Страна
Россия
Зарплата
270 000 ₽ – 295 000 ₽
УдалённоПолная занятость

Data-engineer

ИИОценка ИИ

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.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

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

Медиана320 000 ₽
Рынок250 000 ₽ – 450 000 ₽
ИИОценка ИИ

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.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

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:

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

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.

Похожие вакансии

Россияот 270 000 ₽
более 1000 офферов получено
4.9

1000+ офферов получено

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!