Data Engineer — свежие вакансии

Мы ищем разработчиков с уверенными знаниями Node.js и SQL (ключевая часть стека) и коммерческим опытом от 3 лет для усиления и масштабирования текущей команды разработки.

Вы будете участвовать в развитии наших коммерческих IT-продуктов в тесном взаимодействии с продуктовыми командами.

Максимальный упор на разработку:

• Неформальная атмосфера
• Минимальное кол-во бюрократии, никаких лишних встреч
• Задачи которые быстро идут в прод и напрямую влияют на бизнес.

Обязанности:

• Прямое участие в развитии наших IT продуктов.
• Написание и оптимизация большого кол-ва сложных SQL-запросов.

• Разработка и поддержка backend-микросервисов на NodeJS.

• Работа над уменьшением технического долга.

• Участие во внутреннем тестировании и code review.

• Взаимодействие с командой разработки и другими отделами.

Требования:

• Опыт коммерческой разработки на Node.js от 3 лет.

• Опыт коммерческой backend разработки от 3 лет.

• Отличные знания Javascript.

• Отличные знания SQL.

• Опыт работы с SQL базами данных (PostgreSQL, ClickHouse или другими).

• Умение читать техническую документацию на английском языке.

Будет плюсом:

• Опыт работы с ClickHouse.

• Навыки DevOps, Linux.

• Опыт интеграции внешних API и/или отстройки автоматического взаимодействия с различными CRM системами.

• Опыт менторства/лидерства.

• Опыт в доменных областях связанных с Аналитикой/Data engineering.

Условия:

• Полностью удалённый формат работы.

• График 5/2 с гибким началом рабочего дня.

• Испытательный срок — 3 месяца (возможно досрочное завершение).

• Абсолютный минимум бюрократии и других лишних процессов. Упор на разработку.

• Современный удалённый компьютер для комфортной работы.

• Возможности профессионального роста и развития внутри компании.
  
  *Планируемая к созданию и размещению (перспективная вакансия)

Ведение проектов по построению и корректировке КХД, разработка моделей и алгоритмов, дашбордов и автоматизации систем.

Условия:

• Прозрачная система мотивации по системе KPI (оклад + ежемесячная премия), совокупный доход обсуждается при собеседовании с успешными кандидатами;
• Трудоустройство в соответствии с ТК РФ;
• Высокая скорость профессионального развития и реальные перспективы карьерного роста;
• Большая команда единомышленников, которые развиваются вместе с компанией;
• График работы: пн – пт, 9:00 – 18:00;
• Корпоративная мобильная связь;
• Скидки на курсы по изучению английского языка;
• Скидки на продукцию компании;
• Скидки на фитнес;
• Корпоративные предложения от ведущих банков РФ;
• Частичная компенсация стоимости детского отдыха в летних лагерях;
• Обучение за счет работодателя в Корпоративном Университете;
• Перспектива профессионального и карьерного роста.

Ключевые задачи:

• Разработка статистических моделей и алгоритмов.
• Участие в проекте построения корпоративного хранилища данных и BI-системы на платформе Microsoft.
• Участие в разработке ETL-пакетов Integration Services.
• Разработка OLAP-кубов Analysis Services (Multidimensional или Tabular).
• Разработка дашбордов Power BI, отчетов Reporting Services.
• Участие в проектах по развитию информационно-аналитической системы компании.

Требования:

• Уверенные знания принципов и архитектур построения хранилищ данных и BI-систем.
• Опыт работы в качестве системного и/или бизнес-аналитика не менее 3-х лет.
• Опыт разработки ETL пакетов (SQL Server Integration Services) от 1 года.
• Опыт работы с BI-системами (Power BI) от 2-х лет.
• Профессиональное знание T-SQL (написание и оптимизация сложных процедур, функций, триггеров, CLR, умение читать план запроса).
• Опыт проектирования баз данных.
• Навыки разработки, сопровождения БД и опыт работы с SQL Server и T-SQL от 1 года.

Мы ищем инженера данных (Data Engineer) для проектирования, разработки и поддержки надежных, масштабируемых конвейеров обработки данных (data pipelines) и решений для хранилищ данных, обеспечивающих работу BI, аналитики, оперативной отчетности и принятие решений на основе данных.

Вам предстоит работать с данными из торговых систем, CRM, платежных и финансовых систем, а также других операционных платформ.

🔹 Более 2 лет профессионального опыта в сферах Data Engineering, Business Intelligence, Data Analytics Engineering или на аналогичных должностях, связанных с работой с данными
🔹 Глубокое знание SQL, включая сложные запросы, объединения (joins), агрегацию, оконные функции, оптимизацию запросов и манипулирование данными
🔹 Практический опыт работы с процессами ETL/ELT и конвейерами обработки данных
🔹 Опыт работы с реляционными базами данных и решениями для хранилищ данных
🔹 Знание принципов моделирования данных, включая таблицы фактов и измерений, а также концепцию схемы «звезда» (star schema)
🔹 Опыт работы с хранимыми процедурами, представлениями (views), функциями и другими объектами баз данных
🔹 Опыт работы с SQL Server, SSIS, SSAS и/или Power BI
🔹 Опыт работы с Power BI или аналогичной платформой BI/отчетности (не менее 1 года)
🔹 Опыт обеспечения качества данных, их валидации, сверки и мониторинга
🔹 Опыт устранения неполадок, связанных с данными, в средах разработки и продуктовых средах
🔹 Хорошие навыки устной и письменной коммуникации на английском языке

💡 Будет преимуществом:

• Опыт работы в сферах Forex, CFD, брокерских услуг, финтеха, банковского дела, платежных систем или финансовых услуг
• Знание специфики торговых данных
• Опыт работы с MetaTrader 4/5, CRM-платформами, платежными провайдерами, а также источниками ликвидности и рыночных данных
• Владение Python для обработки, автоматизации или анализа данных
• Опыт работы с Azure, AWS или Google Cloud
• Опыт работы с Azure Data Factory, Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake или аналогичными платформами

💡Собеседование на английском языке

💡Проектная работа на 3-6 месяцев

WhiteSnake — динамично развивающаяся компания в сфере разработки программного обеспечения и консалтинга, предлагающая инновационные технологические решения клиентам по всему миру. Присоединяйтесь к нам, чтобы работать с передовыми технологиями в области Fintech, искусственного интеллекта, блокчейна и других актуальных направлений. Вместе мы создаём будущее IT!

Мы в поисках Python Data Engineer. Если вы заряжены на результат, любите вызовы и хотите расти в динамичной IT-среде — давайте создавать успех вместе!

Что для нас важно:

• Коммерческий опыт работы от 2 лет
• Опыт работы с SQL и Python
• Data Modeling ( DWH / Data Lake / Lake House )
• Опыт работы с ClickHouse / Redshift / BigQuery
• Опыт работы с Big Data stack ( HDFS / Spark / Cloud / Object Storage )
• Опыт работы с ETL/ELT (Airflow / Flink / Dagster )
• Опыт работы с Agile методологиями
• Опыт работы и интеграции c AI агентами (Cloude Code, ChatGPT, Copilot, OpenCode)
• Английский B2 и выше

Будет плюсом:

• Опыт работы с веб-фреймворками (Flask / FastAPI /Django)

• Опыт работы с Kafka / RabbitMQ / Kinesis / SQS

• Опыт работы с облачными хранилищами, такими как AWS / Azure / GCP

• Опыт работы с CI/CD

Условия работы:

• Просторный офис А класса в нескольких шагах от метро

• Защищённая от инфляции заработная плата

• Молодой и дружный коллектив, где ценятся инновации и совместная работа

• Гибкий рабочий график, который поможет сохранить баланс между работой и личной жизнью

*Вакансия, планируемая к созданию и/или замещению (перспективная).

Мы – команда BI-разработки в Департаменте инфраструктуры, разрабатываем витрины данных в Data Lake Сбера и дашборды на BI-платформе по эксплуатационным задачам департамента. Задача команды – предоставление нашим пользователям понятной и прозрачной аналитической отчетности, на основе которой принимаются управленческие решения.

В нашу дружную команду разработки, мы ищем инженера по работе с данными и разработчика отчётности.

• участвовать в интервью с заказчиками отчетности

• прорабатывать техническое задание

• разрабатывать код по формированию витрин данных

• разрабатывать код построения отчётов

• организовывать и проводить приёмо-сдаточные процедуры по разработанным отчётам

• участвовать в третьей линии поддержки заказчиков сервиса

• опыт разработки отчётов в BI-системах (QlikSense, Apache Superset)

• отличное знание SQL

• опыт работы с Hadoop

• опыт работы с реляционными СУБД (одна из PostgreSQL, Oracle, MS SQL)

• опыт работы с техническими заданиями, функциональными требованиями

• знание английского языка на уровне понимания технической документации

• понимание релизного процесса, процесса производства ПО, знание практик CI/CD

• комфортный офис БЦ «Южный Порт» (10 минут пешком от ст. м. Кожуховская), после адаптации возможен гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия

• корпоративный спортзал, зоны отдыха

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС и льготное страхование семьи

• гибкий дисконт по ипотеке — всего ⅓ ключевой ставки ЦБ

• подписка Прайм с возможностью совместного пользования на трех близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Мы ООО «Датаномика», собираем инженерные команды под задачи крупного бизнеса. 6+ лет на рынке, 160+ инженеров в штате, 45+ реализованных проектов в финсекторе, телекоме и ретейле. Развиваем шесть направлений экспертизы: высоконагруженные банковские системы, хранилища данных (DWH), генеративный ИИ, комплаенс-системы, кибербезопасность и импортозамещение софта. Аккредитованная ИТ-компания.

Сейчас у нас открыта вакансия Data Engineer на проект в крупный Российский банк.

О команде: Команда подразделения Комплаенс занимается задачей выявления конфликтов интересов у сотрудников Банка в кредитных сделках. Главными задачами будет реализация новых типологий проверок на конфликты интересов участников команды сделки в существующем сервисе, интеграция со смежными командами для получения новых данных.

Технологический стек:

Чем предстоит заниматься:

• Репликация данных;
• Внедрение моделей;
• Построение витрин данных;
• Пакетное распространение данных

Необходимые знания и навыки:

• Уверенное знание SQL;
• Опыт разработки ETL-процессов;
• Опыт работы с Big data;
• Опыт работы с Hadoop, Hive, Spark, HBase;
• Навыки работы с Linux;
• Знание Java и/или Python;
• Опыт разработки автоматизированных систем;
• Опыт разбора инцидентов и дефектов на промышленных средах;
• Развитые коммуникационные навыки;
• Опыт работы в команде;
• Навыки работы в системах управления изменениями и версиями (Jira, Git).

Мы предлагаем:

• Гибридный или офисный формат работы;
• Работа в аккредитованной ИТ-компании;
• Проекты в крупнейших банках и корпорациях — реальная нагрузка и масштаб (mission-critical системы, высоконагруженная обработка данных);
• Регулярное обучение и профильные конференции за счёт компании, современное оборудование;
• Официальная «белая» зарплата, оформление с первого рабочего дня, полное соблюдение ТК РФ;
• Интересные амбициозные задачи с достижимым результатом

• разработка и автоматизация пайплайнов репликации данных с Qlik Replicate (CDC, стриминг в Kafka/Redshift);
• настройка источников (SQL, NoSQL) и целей (data warehouse, облако);
• мониторинг, оптимизация производительности и миграция данных без downtime.

• высшее образование;
• опыт в data engineering от 3 лет;
• опыт с Qlik Replicate/Talend;
• опыт с: SQL, Java/Python, data modeling (star schema)
• опыт full lifecycle ETL.

• оформление по ТК РФ с первого дня и все социальные гарантии;
• удаленный формат работы;
• возможны редкие командировки в ОАЭ;
• ДМС после испытательного срока;
• страхование жизни сотрудника;
• для работы предоставляем ноутбук, наушники, мышь, при необходимости – и другую технику;
• доступ к библиотеке IBS, к открытым бесплатным курсам от "Среды развития", к вебинарам "Биржи знаний";
• бонусы и бенефиты для наших сотрудников: подарки для детей ко Дню знаний, на Новый Год, скидки у корпоративных партнёров;
• подарки для сотрудников, вступающих в брак;
• материальная помощь на рождение и усыновление детей;
• награда за лояльность к компании и премия за выслугу лет.

Senior Data Engineer (AI-Native project, JR803) в ELEKS

🤩 Удалённо, Польша

🔔 Опубликовано менее 48 часов назад

📸 Разработка программного обеспечения и технологический консалтинг для бизнеса

🤩 Основатель — Олексій Скрипник
🤩 Более 2000 специалистов в офисах в 11 странах, включая США, Канаду, Германию, Польшу и Украину
🤩 Инженерные центры во Львове, Киеве, Ивано-Франковске и Тернополе, штаб-квартира в Таллине

Задачи:
• Проект для одного из крупнейших страховых брокеров мира;
• Разрабатывать надёжные системы с фокусом на производительность и доступность;
• Предлагать рефакторинг и оптимизацию кода;
• Удалённая работа из Польши или Хорватии; в источнике также указана Украина.

🕸 Требования:
• От 4 лет опыта Data Engineer;
• MS SQL, Databricks, T-SQL и Spark, включая оптимизацию производительности;
• Azure Cloud, Python, Delta Sharing и Unity Catalog;
• Английский Upper-Intermediate.

Откликнуться: тут

🚀 Offer Inside

#engineer #project #senior #data #ai⁣⁣⁣​‌​​‌‌‌​​‌‌‌‌​‌​​‌‌​​​‌‌​​‌‌​​‌​​‌​‌‌​‌​​‌‌​‌‌​‌​‌​​​‌​‌​‌‌‌‌​‌​​‌​​‌‌‌‌​‌​‌​‌​​​‌‌​‌​‌‌​‌‌‌‌​​​​‌​​‌‌‌​​‌‌‌‌​‌​​‌​​​​​‌​​‌‌​​​‌​‌​​‌‌‌‌​‌​‌​‌​​​‌​​​‌​‌​​‌‌​​​‌​‌​‌‌​‌​​‌​‌​‌​​​‌​‌​‌​‌​​‌‌​​​​​‌​‌‌​‌​​‌​​​‌‌‌​‌​​‌​​‌​‌‌‌‌​​​​‌​​‌‌‌‌​‌​​​‌​​​‌​‌​​‌​​‌‌​‌​‌‌​‌​‌‌​‌​​‌​​​‌​​​‌‌​‌​‌‌​‌‌‌‌​​‌​‌​​‌‌​‌​‌‌‌‌​‌​​‌​‌‌​‌​​‌‌​‌​​‌​‌​​‌‌‌‌​‌​‌​‌‌‌​‌​‌‌​‌​​‌‌​‌​​​​‌​​‌‌‌‌​‌​‌​‌​​​‌‌​​‌‌‌​​‌‌​​​​​‌​‌‌​​‌​‌​‌​‌​​​‌​​‌‌‌​​‌‌​‌​‌‌​‌​​‌‌​‌​‌​​​‌‌‌​‌​​‌​‌​​‌‌​‌​​‌​‌​​‌‌​‌​‌​‌​‌​​​‌​​‌​​‌​​‌‌​‌​​​‌​​‌‌​‌​‌​​​‌​​​‌​​‌‌​‌​‌‌‌​‌‌‌​‌​​‌‌​‌​‌​​​‌​​​‌​​​​​‌​​‌‌​‌​​​‌​​‌‌‌​​‌‌​‌​‌​​‌‌​‌​‌‌​‌‌‌​‌‌‌​‌​‌‌​‌​​‌​​​‌‌‌​‌​‌‌​​‌​​‌‌​​​‌​‌​​‌‌‌​​‌​​​‌​​​‌​‌​‌​‌​​‌‌​‌​​​‌​‌‌​​‌​‌‌‌‌​‌​​‌​‌​​‌​​‌‌​‌‌​​​‌​​‌‌‌​​‌‌‌​‌‌‌⁣⁣⁣⁣

Java-разработчик (Big Data / Hadoop / Greenplum / Сбер)

Грейд: Middle+ / Senior.

Загрузка: Full-time (полная занятость).

Формат: Удалённо.

Локация/Гражданство: ❗️ строго РФ ❗️ / РФ.

Клиент: Сбер.

Ищем Java-разработчика для работы в экосистеме Big Data. Роль для специалиста, который уверенно владеет Java и имеет практический опыт разработки и интеграции с распределенными системами хранения и обработки данных, в частности Hadoop и Greenplum.

Обязательные требования:

• Язык и опыт: Коммерческий опыт разработки на Java.
• Big Data (КРИТИЧНО!): Практический опыт работы с технологиями Big Data, в частности Hadoop и Greenplum.

Международная IT-компания открывает вакансию Руководителя команды Data Engineering для развития платформы данных и сервисов продукта. Вам предстоит руководить кросс-функциональной командой дата-инженеров, разработчиков и QA, принимать архитектурные решения, обеспечивать надежность data-систем и развивать инженерную экспертизу команды.

Обязанности:

• Развивать архитектуру DWH, потоковую обработку данных и сервисы на основе данных
• Обеспечивать надежность и производительность систем при работе с большими объемами данных
• Внедрять и поддерживать инженерные практики: CI/CD, Code Review, автотестирование и observability
• Руководить кросс-функциональной командой, проводить 1-on-1 и Performance Review, участвовать в найме и развитии сотрудников
• Распределять зоны ответственности и развивать обмен знаниями внутри команды
• Планировать работу команды, оценивать сроки, управлять приоритетами и рисками
• Контролировать выполнение SLA/SLO по доступности и свежести данных
• Анализировать инциденты, проводить Post-Mortem и внедрять системные решения для повышения отказоустойчивости
• Взаимодействовать с продуктовыми аналитиками, BI и Backend-командами, защищать архитектурные решения

Стек технологий:

• ClickHouse, Apache Kafka, MongoDB, Liquibase, Python
• Docker, Kubernetes, GitLab CI, Apache Airflow, Redis, KeyDB, MinIO, FastAPI
• OpenMetadata, Prometheus, OpenTelemetry

Требования:

• Опыт работы в Data Engineering от 5 лет
• Опыт управления командой дата-инженеров или кросс-функциональной командой от 2 лет
• Практический опыт проектирования и эксплуатации высоконагруженных распределенных систем
• Глубокое знание ClickHouse и Kafka и опыт их использования в высоконагруженных системах
• Опыт проектирования DWH, Data Lake и аналитических решений
• Опыт разработки на Python и работы с Big Data-инструментами
• Понимание принципов Data Governance и управления каталогами данных
• Опыт принятия архитектурных решений и взаимодействия с бизнес-заказчиками
• Навыки управления командой, приоритизации задач и развития инженерной экспертизы

Будет преимуществом:

• Опыт работы в сфере iGaming
• Понимание принципов построения AI-агентов, LLM, RAG и Text-to-SQL
• Опыт запуска ML-сервисов в production под высокой нагрузкой, включая рекомендательные системы и ранжирование

Условия:

• Конкурентный уровень заработной платы (обсуждается индивидуально)
• График работы: 5/2 с гибким началом рабочего дня
• 4 дополнительных day off в году
• Автономия в выборе архитектуры, стека и процессов в своей зоне ответственности
• Формат работы, ДМС и бонусы - по итогам обсуждения

Наша команда занимается внедрением lakehouse нового поколения, в котором мы разделяем compute от storage. Есть текущий проект с DWH в виде Greenplum и Hadoop который планируется перевести в поддержку.

Чем предстоит заниматься:

• Разрабатывать и проводить рефакторинг ETL/ELT пайплайнов на pyspark;

• Разрабатывать и поддерживать OLAP движки Starrocks/Clickhouse;

• Поддерживать текущие пайплайны на Greenplum и Hadoop;

• Осуществлять миграцию с HDFS на S3;

• Проводить оптимизацию Spark-приложений;

Что мы ожидаем:

• Опыт работы с Python от 3 лет;

• Глубокое знание SQL и опыт работы с большими данными;

• Опыт работы с Apache Airflow

• Опыт проектирования и разработки ETL/ELT процессов;

• Опыт работы с колоночными БД (ClickHouse);

• Знание принципов построения Data Warehouse и Data Lake;

• Понимание разницы между OLTP/OLAP системами;

• Уверенная работа c linux и git;

• Понимание процессов ci/cd;

Что мы предлагаем:

• Оклад + годовой бонус при выполнении KPI
• ДМС с первого месяца работы и страховка для поездок за границу
• Возможность участия в волонтерских программах: благотворительные ярмарки, образовательные проекты для детей, экологические проекты.
• Корпоративная программа «ON Медиа Спорт»: оплачиваем внешние спортивные забеги, марафоны, турниры по разным видам спорта

GigaDataGateway - единая точка доступа ко всем данным, знаниям и AI-возможностям - от поиска и инференса моделей до автономных агентов. Мы проектируем систему так, чтобы она одновременно обслуживала десятки внутренних команд и поддерживала процессы оптимизации моделей на основе накопленного опыта работы с внешними и внутренними источниками инференса.

• разработка и развитие сервисов GigaDataGateway на Python

• проектирование и реализация REST/gRPC API для внутренних клиентов

• интеграция с различными источниками данных (базы, стриминговые системы, аналитические движки, llm-агенты, поисковые движки)

• разработка модулей авторизации, аутентификации, контроля доступа и логирования

• работа над производительностью, отказоустойчивостью и масштабируемостью.

• участие в код-ревью, формирование best practices команды

• опыт коммерческой разработки на Python от 7 лет

• глбокие знания FastAPI / aiohttp / gRPC

• опыт проектирования архитектуры сервисов и API-шлюзов

• отличное понимание многопоточности, асинхронности, очередей и распределённых систем

• опыт работы с высоконагруженными системами и оптимизации производительности

• хорошее знание SQL и навыки работы с аналитическими СУБД (ClickHouse, PostgreSQL)

• опыт построения масштабируемых решений на Kafka / RabbitMQ

• знание и применение DDD, Clean Architecture, SOLID

• опыт менторства и технического лидерства в команде

• навыки CI/CD, Kubernetes, мониторинг (Prometheus/Grafana, ELK/ClickHouse + Metabase).

Будет плюсом:

• опыт построения универсальных API-шлюзов или data API

• опыт работы с ML/AI сервисами (встраивание моделей в API)

• опыт интеграции с внешними системами через REST API/gRPC/GraphQL

• участие в проектировании корпоративных дата-платформ.

• участие в новом стратегическом проекте компании

• возможность влиять на архитектуру и стек технологий

• современный процесс разработки (CI/CD, GitLab, Docker/K8s)

• гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Мы, VADAROD – IT компания, которая специализируется на разработке и сопровождении программных продуктов в финтех домене.

Для участия в проекте по построению корпоративного хранилища данных мы ищем Data Engineer.

Задачи:

• создание слоя транформации сырых данных;

• участие в развитии КХД в части разработки концептуальной, логической и физической модели данных;

• участие в разработке архитектуры решения;

• участие в code review.

Мы ожидаем:

• знание SQL;

• знание Python;
• опыт написания и отладки сложных SQL-запросов;
• практические навыки по проектированию схемы базы данных, опыт работы с ER-диаграммами.

Будет плюсом:

• опыт работы в финтех домене или понимание бизнес-процессов в финансовых организациях;

• опыт работы с аналитическими (оконными) функциями;

• опыт работы с Apache Airflow, Debezium.

Мы предлагаем:

• комфортный, современный офис в центре города;
• гибкое начало рабочего дня;
• медицинская страховка с включенной стоматологией;
• курсы английского языка;
• возможность внешнего и внутреннего обучения, участие в семинарах и конференциях;
• отпуск 29 дней и выплата к отпуску;
• обеспечиваем необходимой техникой для комфортной работы.

Откликайся! Мы ждем твое резюме)

*вакансия открыта в связи с перспективой потребности в работнике.

• Интеграция источников данных по голосовым и текстовым коммуникациям клиентов со специалистами обслуживания и поддержки;
• Реализация пакетных и потоковых сервисов обработки данных для оценки качества коммуникаций;
• Создание витрин данных для моделей машинного обучения;
• Эффективное взаимодействие в составе команды со специалистами по анализу данных и специалистами по развитию инфраструктуры.

• Опыт анализа данных - изучение семантики и связи таблиц и объектов данных, характеризующих общие бизнес-процессы, но находящихся в разных хранилищах, выявления причин расхождения семантически эквивалентных данных в разных хранилищах;
• Высокий уровень знаний языка программирования Python;
• Опыт реализации промышленных отказоустойчивых сервисов пакетной загрузки и трансформации данных (ETL) под управлением оркестратора задач Apache Airflow;
• Понимание принципов микросервисной архитектуры;
• Понимание принципов распределенных вычислений и обработки данных;
• Понимание принципов потоковой обработки данных;
• Хорошее знание платформы Apache Spark – опыт использования библиотеки pyspark;
• Знание и опыт использования платформы потоковой обработки данных Apache Kafka;
• Отличное знание SQL – создание сложных запросов с использованием табличных выражений (CTE) и оконных функций;
• Хорошее знание и опыт использования реляционных баз данных Oracle или PostgreSQL;
• Понимание особенностей обработки и хранения аналитических данных (OLAP), понимание отличий колоночных баз данных от строковых, знание колоночных форматов хранения данных – parquet, orc;
• Хорошее знания и опыт использования хранилищ больших данных – Hadoop/HDFS, S3 - оба, форматы таблиц Hive часть хадупа, Iceberg.

• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования;
• Возможен удаленнй формат работы или гибрид;
• Сложные и интересные задачи, современный стек технологий;
• Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни;
• Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий;
• Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины.

Инфраструктура Яндекса — это технологии, системы и сервисы, на которых работают все продукты компании. Мы обеспечиваем полный цикл разработки — от написания кода до развёртывания приложений и сервисов.

Мы превращаем данные о процессе разработки в решения, которые двигают компанию вперёд. Тимлиды, технические и продакт-менеджеры приходят к нам, чтобы понять, как развивать свои внутренние сервисы, — и получают ответы, основанные на данных. Наш фокус — экономия железа, AI readiness и качественные продуктовые запуски внутренних сервисов. Для этого мы развиваем своё хранилище данных.

Наши системы сложнее типичного бизнес-DWH на порядок. Мы не строим витрины по продажам или маркетингу — мы анализируем саму инженерную культуру компании: данные внутренних репозиториев, процессы сборки, тестирования и деплоя. Это значит, что вместо погружения в нишевую бизнес-предметную область вы будете разбираться в деталях реализации инфраструктуры и распределённых систем, которые ежедневно обрабатывают петабайты данных и держат нагрузку в десятки тысяч RPS — с нетривиальными задачами по моделированию данных, производительности и масштабированию, которых просто нет в классических DWH.

Наша глобальная цель — сделать так, чтобы любую аналитику по сервисам Инфраструктуры можно было получить, не задумываясь о том, кто, куда и в каком формате отгружает логи. Для этого мы бережно собираем в DWH очищенные и описанные данные, по которым технические менеджеры и коллеги из других бизнес-юнитов могут смотреть любые интересующие их метрики.

Разработка в Яндексе — основной производственный процесс компании. Ваши метрики и витрины будут напрямую влиять на эффективность тысяч инженеров, а значит — на скорость и качество создания ключевых продуктов Яндекса.

Разработка DWH

Вам предстоит разрабатывать ETL-процессы на внутренних инструментах с использованием Python и YQL — внутреннего диалекта SQL. Нужно будет проектировать сущности из данных и создавать витрины для аналитики и ML.

Проработка интеграций

Вам предстоит разобраться во всех тонкостях десятков систем-источников, которые хранят данные в различных базах и разных форматах, чтобы свести всё к понятному формату для построения качественных витрин.

Оптимизация кода и мультиагентной разработки

Вам предстоит оптимизировать код, чтобы обеспечить быструю обработку большого объёма данных. Мы постоянно улучшаем существующие ETL-процессы и ищем возможности ускорения запросов.
Мультиагентная разработка уже дала нам кратный рост скорости — в 4 раза. Теперь фокус смещается с «быстрее» на «эффективнее и удобнее». Вызов — уменьшить time-to-market, сократить расход токенов и минимизировать количество интервенций (моментов, когда агентам нужен человек), чтобы работа с AI-инструментами была одновременно быстрой, дешёвой и по-настоящему автономной.

Надёжность на масштабе

Мы выросли кратно: за полгода 2026 года подключили столько же систем-источников, сколько за 2024 и 2025 год, вместе взятые. DWH такого масштаба живёт по другим законам: то, что стабильно работало на десятке пайплайнов, перестаёт быть управляемым на сотне. Вызов — не тушить инциденты вручную, а построить метрики стабильности и процессы, которые будут системно справляться с этим ростом, на порядок опережая его.

Кросс-ДЦ-отчётность

Учения по отключению дата-центров — это часть жизни инфраструктуры Яндекса, и DWH должен быть к этому готов не хуже боевых сервисов. Вызов — спроектировать архитектуру так, чтобы дашборды и витрины продолжали работать бесшовно, независимо от того, что происходит с ДЦ под капотом.

Больше о том, как мы делаем внутреннюю инфраструктуру Яндекса, — в канале Yandex Infrastructure

* Отлично владеете Python и SQL
* Проектировали и развивали DWH или аналитические платформы: выбирали архитектуру, стек и подходящую модель проектирования данных
* Глубоко понимаете устройство распределённых вычислительных движков и умеете системно оптимизировать производительность и ресурсы под рост нагрузки
* Отвечали за эксплуатацию критичных доменов данных: определяли SLO, выстраивали мониторинг, устраняли системные причины сбоев
* Умеете системно применять AI-агентов в разработке: ставить задачи так, чтобы агенты работали автономно, и оценивать результат их работы
* Готовы погружаться в специфику инфраструктуры, тесно общаться с разработчиками и менеджерами и брать на себя ответственность за критичные домены и сервисы

Чем предстоит заниматься

• Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-процессы полного цикла;
• Строить и оптимизировать хранилище данных и витрины;
• Следить за стабильностью и производительностью data-пайплайнов;
• Участвовать в проектировании data-моделей и архитектуры;
• Внедрять проверки качества данных и мониторинг;
• Документировать решения и улучшать процессы разработки.

Мы ждём

• Опыт работы на позиции Data Engineer от 2 лет;
• Хорошее знание SQL, включая оптимизацию сложных и ресурсоёмких запросов, работа с оконными функциями;
• Опыт работы с ClickHouse, понимание особенностей колоночных БД;
• Опыт работы с Airflow: построение и сопровождение DAG-ов, анализ и устранение ошибок;
• Знание Python для data-задач: обработка данных, разработка коннекторов и утилит, написание тестов;
• Опыт разработки ETL/ELT-процессов и работы с большими объёмами данных;
• Опыт обеспечения качества данных: логирование, мониторинг, проверки, алерты, соблюдение SLA;
• Опыт работы с Git, участие в code review, понимание CI/CD и Merge/Pull Requests;
• Опыт работы с Docker. ## Будет плюсом
• Опыт работы с Sql Server, Firebird;
• Опыт работы со стриминговой обработкой данных;
• Знание подходов к моделированию данных Kimball / Data Vault;
• Опыт работы с GitLab CI;
• Использование LLM в своей работе.

Условия

• Только гибридный график или офис ( удаленного формата нет).
• Уровень ЗП обсуждается с успешным кандидатом.
• Классные ежемесячные бонусы от нас: билеты в кино, посещение боулинга\бильярда, терм, колеса обозрения и детских парков!

Обязанности:

• Участие в разработке единой модели данных DWH, картина «сверху вниз» и связная модель данных по всем измерениям (домены, типы потребления, слои хранения)
• Организация сбора данных с разных источников в т.ч. внешних систем по API
• Обработка информации на языке программирования Python
• Создание отчетов в платформе PowerBI

Требования:

• Продвинутые знания SQL
• Отличное знание языков программирования DAX, Python, VBA
• Отличное знание платформы PowerBI
• Умение использовать технологию API для сбора данных из внешних источников
• Понимание и применение на практике принципов разработки в высоконагруженных информационных системах.
• Опыт работы с ETL инструментами

Плюсом будет

• Опыт работы с SQL/NoSQL базами данных (PostgreSQL, ClickHouse, S3)
• Опыт работы с AirFlow

Условия:

• Работу в аккредитованной ИТ-компании
• График гибрид (дни обсуждаем)
• Поддержка менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии
• Корпоративные мероприятия и дружный коллектив
• Скидки на фитнес, на продукцию для сотрудников компании
• Достойную Вашего профессионального уровня зарплату
• Официальное трудоустройство по ТК РФ, оплачиваемый отпуск, больничный

Привет! Мы — команда Туту. Уже больше 20 лет мы вдохновляем на новые поездки, помогаем легко планировать путешествия и бронировать всё нужное — от билетов до отелей.

Сейчас ищем CDO — лидера, который возглавит развитие data-направления в Туту и поможет превратить данные, аналитику, ML и AI в устойчивый источник решений и роста бизнеса.

CDO — это роль на стыке стратегии, технологий, управления командами и бизнес-результата. Нужно будет не просто развивать аналитику как сервис, а выстраивать систему, в которой данные помогают быстрее принимать решения, находить точки роста, запускать ML-продукты и усиливать клиентский опыт.

• Управлять направлением данных и аналитики. В зоне ответственности — продуктовая, маркетинговая, HR-аналитика, BI и аналитика клиентского сервиса
• Реализовывать стратегию data-направления: Tutu Data / AI Vision, планы, приоритеты и дорожную карту вместе с бизнесом
• Выстраивать единые процессы и стандарты работы с данными, аналитическими запросами, метриками и отчётностью
• Руководить развитием ML-платформы
• Определять приоритетные сценарии применения ML и AI, запускать решения с понятным бизнес-эффектом
• Развивать команды, усиливать самостоятельность руководителей и ответственность за результат
• Формировать подходы к качеству, доступности и управлению данными — для сотрудников, аналитических систем и агентных AI-решений
• Автоматизировать типовые аналитические задачи: отчётность, дашборды, A/B-тесты и повторяющиеся исследования
• Помогать аналитике переходить от реактивной обработки запросов к проактивному поиску инсайтов, гипотез и возможностей для продуктов
• Договариваться со стейкхолдерами, помогать бизнесу формулировать задачи через данные и выбирать решения, которые дают измеримый эффект

• Практический и системный опыт применения AI в ежедневной работе, а также готовность внедрять и масштабировать такие подходы в команде
• Опыт руководства крупной data-функцией или сопоставимым по масштабу направлением от 2 лет
• Экспертиза минимум в двух из трёх областей:

— аналитика

— машинное обучение

— data engineering и построение аналитических платформ

• Опыт управления командами и развития руководителей
• Опыт работы с аналитическими платформами, BI-инструментами и широким кругом внутренних пользователей
• Умение связывать технические решения с задачами бизнеса
• Опыт выстраивания процессов, которые помогают командам работать не только быстрее, но и качественнее: с понятными метриками, приоритетами и зонами ответственности
• Способность держать стратегический фокус и при этом разбираться в деталях: от качества данных до бизнес-эффекта ML-сценариев
• Умение договариваться со стейкхолдерами, объяснять сложные вещи простым языком и помогать разным командам принимать решения на основе данных

• Опыт трансформации аналитики: например, от централизованной модели к федеративной или от сервисной функции к проактивному партнёру бизнеса
• Опыт внедрения ML-продуктов с измеримым бизнес-эффектом
• Опыт построения практик data governance и data quality в сложной технологической среде
• Опыт развития AI-направления внутри большой продуктовой или технологической компании

В зоне ответственности — data-направление численностью до 100 человек.

Роль предполагает регулярное взаимодействие с бизнесом, продуктами, IT, маркетингом, HR, клиентским сервисом и другими командами Туту.

Работаем 5/2 в гибридном формате. Офис — в Москве. Для этой роли важно регулярное присутствие в офисе.

1. Общение с эйчаром
   Обсудим детали вакансии, твой опыт и зарплатные ожидания. 30–40 минут.

2. Интервью
   Подробно поговорим про твой опыт, подход к развитию data-направления, управление командами, AI/ML-стратегию и работу с бизнесом. Ты сможешь задать вопросы о роли, ожиданиях и текущем контексте. Около 1 часа.

3. Финальная встреча
   Познакомишься с руководителем и обсудишь стратегические задачи, формат взаимодействия и ожидания от роли. Около 1 часа.

4. Оффер!