yandex
N
NDA
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
SeniorУдалённоПолная занятость

Data инженер (Middle/Senior)

ИИОценка ИИ

Интересный проект миграции в финансовом секторе с четким стеком технологий (ClickHouse, DataLens, Airflow). Удаленный формат и работа в крупном банке делают вакансию привлекательной для опытных инженеров.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует глубокой экспертизы в ClickHouse и специфического опыта миграции между BI-системами. Высокая нагрузка и необходимость менторства большого сообщества пользователей добавляют ответственности.

Анализ зарплаты

Медиана350 000 ₽
Рынок250 000 ₽ – 450 000 ₽
ИИОценка ИИ

Указанная роль Middle/Senior Data Engineer в банковском секторе РФ обычно предполагает вознаграждение в диапазоне 250 000 – 450 000 рублей после налогов, в зависимости от формы оформления (штат или контракт). Данный проект имеет фиксированные сроки, что может подразумевать повышенную ставку.

Сопроводительное письмо

Меня заинтересовала вакансия Data-инженера для проекта миграции с Power BI на DataLens. Имея глубокий опыт работы с ClickHouse и оптимизацией сложных SQL-запросов, я специализируюсь на создании производительных витрин данных, которые обеспечивают быструю работу аналитических инструментов. Мой опыт работы с Airflow и dbt позволяет мне выстраивать надежные процессы трансформации данных, а навыки документирования гарантируют прозрачность решений для всей команды.

Я обладаю не только технической экспертизой, но и продуктовым мышлением, что критически важно для успешного переезда бизнес-отчетности без потери качества метрик. Умение объяснять сложные технические нюансы простым языком и опыт менторства помогут мне эффективно поддерживать сообщество пользователей DataLens в вашем банке. Буду рад применить свои знания для обеспечения бесшовного перехода на новую аналитическую платформу.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас

Если вы эксперт в ClickHouse и готовы возглавить миграцию отчетности в крупном банке, откликнитесь прямо сейчас!

Описание вакансии

ID 2930

Data инженер

"Middle

Senior"

Локация РФ

Банки и финансы

Кол-во специалистов

3

Длительность проекта

июль 2026 – декабрь 2026 гг

Объем участия в проекте

Высокая нагрузка

~160 ч/мес

Формат взаимодействия

Удаленно

Требуемая локация специалиста

Россия

Требуемое гражданство специалиста

РФ

Отрасль

Банки и финансы

Тендерный запрос. Прием откликов до 19.06.2026, 17:00 (UTC+3)

Обязательные требования

  • Опыт с СУБД ClickHouse - создание и оптимизация витрин данных;
  • Умение оптимизировать сложные SQL-запросы и диагностировать проблемы производительности (включая анализ системных таблиц и работу с планировщиком запросов);
  • Опыт работы с инструментами визуализации данных — DataLens или Power BI;
  • Опыт с инструментами оркестрации (Airflow) и трансформации данных (dbt, Zeppelin).
  • Понимание методологий моделирования данных и опыт создания витрин;
  • Умение создавать и вести базы знаний (документировать решения и процессы);
  • Опыт в миграции больших массивов отчётов из Power BI/Tableau в другие аналитические экосистемы (будет являться преимуществом);
  • Умение объяснять сложные технические ограничения («почему нельзя так писать запрос») простым и доступным языком для продуктовых аналитиков и представителей бизнеса;
  • Продуктовое мышление — способность не просто переносить данные, а создавать удобные и быстрые решения для конечного пользователя;
  • Проактивность — способность самостоятельно выявлять потенциальные проблемы в процессах миграции и предлагать решения до возникновения инцидентов.
  • Клиентоориентированность — навык прямого взаимодействия с потребителями данных (доменами), умение внимательно слушать их потребности и оперативно решать возникающие.

Задачи на проекте

  • Миграция и подготовка данных (основной пул задач):
  • Изучение внутреннего обучающего курса по работе с ClickHouse и DataLens в оперативном режиме;
  • Анализ источников данных и инвентаризация существующих отчётов Power BI.
  • Проектирование и создание витрин данных (Data Marts) в ClickHouse, оптимизированных для запросов из DataLens;
  • Миграция отчёта Power BI в DataLens «под ключ», включающая согласование с владельцами домена и сохранение ключевых метрик;
  • Оптимизация отчётов под конкретные бизнес-запросы доменов.
  • Техническая поддержка и оптимизация:
  • Решение инцидентов производительности перенесённых отчётов (включая диагностику и устранение причин медленных запросов);
  • Консультирование и менторство в рамках комьюнити Data Lens (более 150 пользователей), а также обогащение базы знаний по работе с Data Lens;
  • Проведение воркшопов и написание методических гайдов: «Как мигрировать отчёт», «Лучшие практики SQL для ClickHouse», «Антипаттерны в витринах»;
  • Контроль качества создаваемых витрин, включающий проверку на соответствие требованиям (по метрикам, объёму данных, типам связей).

Описание проекта и команды

Команда занимается развитием внутренней аналитической платформы банка - её ключевая задача заключается в повышении скорости и надежности работы с данными.

Суть проекта — переход с зарубежного решения Power BI на отечественный DataLens.

*📩 Телеграм для связи:Откликнуться

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Tableau
  • SQL
  • dbt
  • Airflow
  • Power BI
  • Data Modeling
  • ClickHouse
  • DataLens
  • Apache Zeppelin

Возможные вопросы на собеседовании

Проект сфокусирован на ClickHouse. Важно понимать, как кандидат работает с движками таблиц для аналитических задач.

В каких случаях в ClickHouse вы выберете движок ReplacingMergeTree вместо обычного MergeTree, и как это повлияет на проектирование витрин данных?

Вакансия подразумевает решение инцидентов производительности.

Расскажите о вашем самом сложном кейсе оптимизации SQL-запроса в ClickHouse. Какие системные таблицы вы использовали для диагностики?

Ключевая задача — миграция на DataLens.

С какими основными ограничениями DataLens вы сталкивались при визуализации данных из ClickHouse по сравнению с Power BI, и как вы их обходили?

Работа включает менторство и создание гайдов.

Как бы вы объяснили бизнес-аналитику, почему использование 'SELECT *' или отсутствие фильтра по ключу шардирования критически замедляет отчет в ClickHouse?

Упоминается использование dbt.

Какую стратегию инкрементальной сборки моделей в dbt вы бы предложили для обработки больших массивов банковских транзакций?

Похожие вакансии

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!

N
NDA
Россия