- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- до 180 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Engineer
Оценка ИИСильный стек технологий, работа в структуре Национального Банка и прозрачная система премий делают вакансию очень привлекательной. Наличие ДМС для семьи и фокус на AI-продукты добавляют ценности для профессионального развития.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в моделировании DWH (ODS/DDS) и уверенного владения современным стеком (Airflow, Trino, Kubernetes). Работа в финансовом секторе накладывает дополнительную ответственность за точность и безопасность данных.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата до 900 000 ₸ находится в пределах рыночной нормы для Middle Data Engineer в Астане, однако с учетом премий совокупный доход может быть выше среднего по региону.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Центр цифрового развития Национального Банка Казахстана уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Национального Банка Казахстана и стройте финансовую платформу данных государственного масштаба!
Описание вакансии
*🚀* Ищем Data Engineer в Центр Цифрового Развития Национального Банка Казахстана!
*📍* Локация: Астана (офис / гибрид)
*💰* Вилка: до 900 000 ₸ + прозрачные премии (ежемесячные, годовые)
ПРОСЬБА направлять CV только в случае, если указанный уровень заработной платы вас устраивает.
*💼* Формат: Full-time За полгода наша команда вывела в прод более 10 AI-продуктов. Сейчас усиливаем направление Data Engineering под новый проект в дочерней структуре НБРК: строим платформу данных в финансовом домене — витрины, интеграции и аналитические пайплайны поверх отчётности, транзакций, регуляторных данных и справочников.
*🛠* Чем предстоит заниматься:
- ETL/ELT: Проектировать и разрабатывать пайплайны по цепочке Source → ODS → DDS → витрины данных.
- Моделирование: Строить витрины и схемы под аналитику и отчётность; оптимизировать SQL (индексы, партиционирование, предикативный pushdown).
- Интеграции: Настраивать доступ к данным — федеративные SQL-движки, REST/JSON API, батч- и файловые выгрузки, асинхронная обработка тяжёлых выборок.
- Оркестрация: Вести пайплайны в Airflow — инкрементальная загрузка, идемпотентность, контроль качества данных (DQ).
- Data Governance: Вести каталог данных, глоссарий и data lineage; следить за согласованностью источников.
- Деплой: Доводить задачи до прода в GitOps-флоу (GitLab CI + ArgoCD), контейнеризация (Docker / K8s).
*💻* Стек проекта: Python, SQL, PostgreSQL, Vertica, Trino, Airflow, dbt, Docker, Kubernetes, GitLab CI, ArgoCD, OpenMetadata.
*🎯* Мы ждём от вас:
- Уверенный Python и очень уверенный SQL (оконные функции, оптимизация запросов).
- Опыт построения ETL/ELT-пайплайнов и оркестрации (Airflow или аналог).
- Понимание моделирования данных и хранилищ (DWH / DataMart, слои ODS/DDS, нормализация, партиционирование).
- Опыт с реляционными и аналитическими СУБД (PostgreSQL; плюсом — Vertica / Trino / ClickHouse).
- Понимание Git, CI/CD и контейнеризации (Docker), базовое понимание Kubernetes.
- Внимание к качеству данных, идемпотентности и инкрементальной загрузке.
- Интерес к финансовому домену: транзакции, отчётность, регуляторные данные, справочники.
*➕* Будет плюсом:
- Федеративные движки (Trino / Presto), каталоги данных и data lineage (OpenMetadata / DataHub). GitOps (ArgoCD), стриминг (Kafka), dbt, IaC.
- Опыт с финансовыми и регуляторными данными, витринами для отчётности, безопасностью данных.
- Базовое понимание LLM/RAG (эмбеддинги, retrieval) — как смежное направление команды.
*🎁* Что предлагаем взамен:
*🖥* Работа с современным data-стеком в финансовом домене национального масштаба.
*🧠* Менторство и турбо-рост в команде, которая катает продукты в прод каждый месяц.
*🏥* ДМС для вас и членов семьи.
*🌴* Оплачиваемый отпуск и 100% официальное оформление.
*📬* Контакты для связи: Присылайте резюме в Откликнуться или на почту: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- PostgreSQL
- Vertica
- Trino
- Airflow
- dbt
- Docker
- Kubernetes
- GitLab CI
- ArgoCD
- OpenMetadata
- ETL
- ELT
- Data Governance
- GitOps
- Kafka
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры хранилищ данных, заявленной в вакансии.
Расскажите о вашем опыте проектирования слоев ODS и DDS. Какие подходы к моделированию вы использовали?
Вакансия предполагает работу с большими объемами данных и сложными запросами.
Как вы подходите к оптимизации тяжелых SQL-запросов в PostgreSQL или Vertica? Расскажите про опыт использования партиционирования и индексов.
В стеке указан Airflow и акцент на надежность пайплайнов.
Как вы обеспечиваете идемпотентность и инкрементальную загрузку данных в своих ETL-процессах в Airflow?
В вакансии упоминаются федеративные движки.
Был ли у вас опыт работы с Trino или Presto? В каких сценариях использование федеративных движков оправдано больше, чем классический ETL?
Проверка навыков работы в современной DevOps-среде.
Опишите ваш опыт работы с Docker и Kubernetes в контексте развертывания и эксплуатации дата-сервисов.
Похожие вакансии
Senior Data Scientist
Senior MLOps инженер
Team Lead Data Science / ML
MLOps инженер (Team Lead)
MLOps инженер (Тимлид)
Senior MLOps инженер
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!