- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Старший разработчик сервисов данных (Python)
Высокий балл обусловлен уникальностью проекта (космические технологии), современным стеком технологий (Python 3.12, FastAPI, Polars) и статусом аккредитованной ИТ-компании. Работа в «БЮРО 1440» — это сильный бренд в резюме и участие в значимом инфраструктурном проекте.
Сложность вакансии
Роль требует не только уверенного владения Python и FastAPI, но и глубоких знаний в области Data Engineering (ETL, ClickHouse, Polars). Дополнительную сложность придает специфика предметной области — космические системы и работа с научными библиотеками вроде Numba и Matlab.
Анализ зарплаты
Работодатель заявляет зарплату на уровне лидеров индустрии. Для позиции Senior Python/Data Engineer в Москве в топовых ИТ-компаниях рынок сейчас находится в диапазоне 350 000 – 500 000 рублей.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в БЮРО 1440 уже сейчас
Присоединяйтесь к команде «БЮРО 1440» и внесите свой вклад в создание российской спутниковой системы!
Описание вакансии
Старший разработчик сервисов данных (Python)
Москва
Компания: БЮРО 1440
*☑️*Чем предстоит заниматься:
-Разработкой микросервисов управления данными Модели Космической Системы;
-Разработкой пайплайнов обработки данных ETL/ELT;
-Интеграцией вычислительных модулей (микросервисов);
-Реализацией процессов контроля качества данных;
-Разработкой моделей данных и согласование дата-контрактов;
-Работой с СУБД Postgres, Clickhouse;
-Обработкой и анализом данных в Pandas, NumPy, Polars.
*☑️*Стек разработки:
Python 3.12+, FastApi (Pydantic v2), Numba, Numpy, Pandas, SQLAlchemy 2+, Ruff+MyPy (lint), Kafka (FastStream), Redis (Dragonfly), Matlab, Postgres, Clickhouse.
*☑️*Что мы ожидаем:
-Инженерное или техническое образование (обязательно);
-Опыт разработки на Python от 3х лет, на позиции Middle - от 1 года;
-Опыт работы с библиотеками для анализа данных: Pandas, NumPy, Polars;
-Понимание принципов проектирования и работы с хранилищами данных;
-Опыт работы с базами данных PostgreSQL, ClickHouse;
-Опыт работы с инструментами ETL/ELT (например, Airflow, Dagster, PandasETL);
-Понимание принципов работы систем потоковой обработки данных;
-Опыт в разработке веб-приложений (FastAPI);
-Опыт работы с контейнерами Docker;
-Опыт работы с инструментами командной разработки: Confluence, Jira, Git.
*☑️Мы предлагаем:*
-Работу в аккредитованной ИТ-компании;
-Шаг в космос - для тех, кто вдохновлен идеей покорения космоса и мечтает быть к этому причастным;
-Возможность выбора формата работы (офис/гибрид);
-Комфортный современный офис (м. Мнёвники);
-Оформление в соответствии с ТК РФ;
-Конкурентный уровень заработной платы - на уровне лидеров ИТ/телеком-индустрии.
Контакты: Откликнуться
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Git
- Python
- NumPy
- Pandas
- PostgreSQL
- Redis
- Docker
- Airflow
- Kafka
- ETL
- Dagster
- Polars
- FastAPI
- ELT
- SQLAlchemy
- ClickHouse
- Pydantic
- Numba
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с Моделью Космической Системы, где важна производительность. Numba используется для ускорения вычислений.
Расскажите о вашем опыте оптимизации вычислений на Python. В каких случаях вы бы предпочли использовать Numba вместо чистого NumPy?
В стеке указан Clickhouse, который часто используется для аналитических задач.
Какие особенности проектирования схем данных в ClickHouse вы учитываете для обеспечения высокой скорости выполнения аналитических запросов?
Упоминается работа с дата-контрактами.
Как вы организуете процесс согласования и контроля дата-контрактов при взаимодействии между различными микросервисами?
В стеке указан FastStream для работы с Kafka.
Каковы преимущества использования FastStream/FastAPI для обработки потоковых данных по сравнению с классическими подходами?
Работа с ETL/ELT является ключевой задачей.
Опишите ваш подход к обеспечению качества данных (Data Quality) внутри ETL-пайплайна. Какие инструменты или метрики вы используете?
Похожие вакансии
Аналитик / MLE (Middle/Senior/Staff) в команду эффективности
Data Scientist
Data Engineer / DataOps Engineer
ML разработчик
Data Scientist Middle+, Senior
ML разработчик (Senior)
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!