Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Data Engineer (GCP)
Flowwow — известный бренд с прозрачными ценностями и отличным соцпакетом (ДМС, спорт, обучение). Вакансия предлагает работу с современным стеком GCP и возможность удаленного формата, что делает её очень привлекательной.
Сложность вакансии
Позиция требует глубокой экспертизы в специфическом стеке GCP (BigQuery, Composer) и опыта от 3 лет. Высокие требования к оптимизации стоимости и производительности запросов повышают планку сложности.
Анализ зарплаты
Зарплата в вакансии не указана, но для Data Engineer уровня Middle+/Senior с опытом работы в GCP на российском и международном рынках медиана составляет около 350,000 - 450,000 рублей. Предложение Flowwow, вероятно, находится в этом рыночном диапазоне.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Flowwow уже сейчас
Присоединяйтесь к Flowwow и стройте современные пайплайны данных на базе Google Cloud Platform!
Описание вакансии
Data Engineer (GCP)
Мы продолжаем расти на международных рынках и ищем Data Engineer в команду данных. Основной стек — Google Cloud Platform: BigQuery, Cloud Storage, Cloud Composer (Airflow). Если ты умеешь строить надёжные пайплайны и знаешь, как устроены данные изнутри — давай знакомиться.
Обязанности
проектировать и развивать ETL/ELT-пайплайны на базе BigQuery и Cloud Composer;
работать с хранением и организацией данных в GCS;
оптимизировать производительность запросов и стоимость обработки в BigQuery;
участвовать в проектировании моделей данных для аналитики и продуктовых задач;
настраивать мониторинг, алерты и контроль качества данных;
взаимодействовать с аналитиками, продуктовой командой и бэкенд-разработчиками.
Требования
опыт работы в data engineering от 3 лет;
уверенное владение SQL — сложные запросы, оконные функции, оптимизация;
практический опыт с BigQuery: partitioning, clustering, materialized views, стоимостная оптимизация;
опыт работы с Cloud Composer / Apache Airflow: написание DAG'ов, управление зависимостями, обработка ошибок;
знание Python на уровне, достаточном для написания трансформаций и операторов;
понимание принципов проектирования хранилищ данных;
опыт работы с GCS как с data lake-слоем.
Будет плюсом:
владение английским языком на уровне Upper-Intermediate (B2);
опыт с Dataflow, Dataproc или Pub/Sub. Знакомство с dbt;
опыт работы с IaC (Terraform);
понимание CI/CD для data-пайплайнов;
опыт с потоковой обработкой данных.
Условия
полная занятость;
график: 5/2 с 9 до 18.00 или с 10 до 19.00;
удаленно или гибридный формат работы;
уровень дохода обсуждается на этапах найма.
Что приятного мы делаем для сотрудников
предлагаем ДМС со стоматологией и расширенное медицинское обслуживание, а также сервис психологической
поддержки;
заботимся о физическом здоровье — компенсируем расходы на занятия спортом или покупку спортивного оборудования;
компенсируем стоимость техники, которую вы приобретаете для работы;
создаем условия для развития: оплачиваем обучение, конференции и митапы, нужные для работы;
подключаем к корпоративной программе лояльности: персональным скидкам на Flowwow и предложениям от партнеров.
Наши ценности:
Забота и любовь
Наш продукт основан на желании людей радовать друг друга и быть вместе. Пока любовь жива, у Flowwow будут пользователи.
Развитие и рост
Flowwow быстро развивается и с радостью поддерживает инициативы сотрудников.
Культура взаимопомощи
У нас работают люди, вовлеченные в процесс и небезразличные к тому, что они делают.
Открытость к изменениям
Каждый может проявлять инициативу, предлагать и быстро видеть свой вклад в общий успех.
Благотворительность
Одна из целей Flowwow — помогать людям. Нас объединяют социальная ответственность и готовность участвовать в специальных благотворительных мероприятиях.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Google Cloud Platform
- BigQuery
- Google Cloud Storage
- Apache Airflow
- SQL
- Python
- ETL
- ELT
- dbt
- Terraform
- CI/CD
- Dataflow
- Dataproc
- Google Cloud Pub/Sub
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия сфокусирована на BigQuery, где стоимость запросов критична.
Расскажите о вашем опыте оптимизации стоимости и производительности в BigQuery. Какие техники (partitioning, clustering) вы использовали?
Cloud Composer является ключевым инструментом в стеке компании.
Как вы организуете обработку ошибок и повторные запуски (retries) в сложных DAG в Airflow?
В требованиях указано проектирование хранилищ.
Какие подходы к моделированию данных (например, Kimball, Data Vault или OBT) вы предпочитаете использовать для аналитических витрин и почему?
Упоминается работа с GCS как с Data Lake.
Как вы организуете структуру папок и форматов файлов в GCS для обеспечения эффективного доступа и безопасности данных?
Для Data Engineer важно понимать жизненный цикл разработки.
Был ли у вас опыт работы с dbt или Terraform для управления инфраструктурой данных? Как это влияло на процесс разработки?
Похожие вакансии
Data Engineer
ML-инженер
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist Middle+, Senior
Data Scientist
Middle+ Data 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!