Data Engineer — свежие вакансии

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!

ЛОКАЦИЯ СТРОГО - САНКТ - ПЕТЕРБУРГ !!

Ищем в команду Data Engineer с опытом от 2-х лет. Привлечение до конца года.

Проект: Миграция аналитической отчетности BI на импортонезависимую платформу (Задачи предполагаются однотипные)

Обязанности:

• Разработка ETL
• Миграция данных в DWH

Требования:

• Высшее образование;
• Стаж работы по направлению не менее 2-х лет.
• Опыт работы с PostgreSQL, Airflow, построения ETL/ELT
• Опыт использование таск трекеров и систем контроля версий

Будет преимуществом опыт:

• MS SQL, Clickhouse
• Python или другие скриптовые языки
• Опыт построения DWH и витрин данных

Условия:

• График 5/2, офисный формат работы

• Оформление: по ТК РФ и/или ИП, оплачиваемые отпуска по графику и проч.

У нас много изменений в архитектуре и большая зона ответственности. Ищем тимлида, которому интересно разбираться в сложных системах и влиять на то, какими они станут.

Привет! Наш сервис помогает клиентам находить профессионалов для разных задач, а специалистам — зарабатывать на том, что они любят и умеют делать.

Ищем тимлида в команду BI. Несмотря на название, это скорее инженерная BI-платформа, чем бизнесовая команда. Задача ребят — сделать так, чтобы аналитики и бизнес получали нужные данные и инструменты быстро, стабильно и с понятным качеством.

В зоне команды много разных систем: realtime-аналитика, CDC из основной MySQL-базы, ETL и витрины данных, ClickHouse и Greenplum, калькулятор результатов A/B-экспериментов, OpenMetadata, Metabase и внутренние сервисы.

Сейчас у нас сразу несколько больших инженерных изменений: перенос realtime-аналитики на новый стандартизированный пайплайн, переход с RabbitMQ на Kafka, запуск CDC и обогащения событий в проде, развитие калькулятора A/B-тестов и системы расчёта зарплат поддержки.

В команде пять человек: три data-инженера, DWH-архитектор и BI-аналитик. Тебе предстоит быть их пипл-менеджером и отвечать за то, как команда проходит через эти изменения.

Работаем почти полностью удалённо. Регулярно встречаемся на онлайн-стендапе, иногда выбираемся куда-нибудь вместе, но обязательных офлайн-встреч нет.

Технологии

• Python — основной язык команды. На нём пишем большую часть сервисов и внутренних инструментов, которые сами поддерживаем.
• TypeScript — используем для сервисов, которые выходят за пределы команды, например админки и MCP-серверов.
• SQL — работаем с ClickHouse, Greenplum и MySQL.
• ClickHouse — realtime-аналитика, маркетинговые данные, затраты рекламных агентств и реплики витрин.
• Greenplum — ETL и формирование витрин по нескольким доменам данных.
• Kafka — стриминг аналитических событий и CDC.
• Debezium — CDC из основной MySQL-базы компании.
• Airflow 3 — оркестрация ETL-процессов.
• OpenMetadata — метаданные объектов баз данных и бизнес-глоссарий сущностей и метрик.
• Metabase — BI-инструмент.
• Есть немного легаси на PHP и Java, но новые решения на них не пишем.

Зачем тебе к нам

• Определять, какой будет BI-платформа Профи.ру дальше. Команда создаёт инфраструктуру и инструменты, которыми пользуются аналитики и бизнес. У тебя здесь большая зона технического влияния: от принципов доставки и хранения данных до того, как устроены ключевые витрины и доступ к ним.
• Прийти в момент, когда можно заметно изменить архитектуру. Мы переводим realtime-аналитику на новый пайплайн, переезжаем с RabbitMQ на Kafka, запускаем CDC и near-realtime-обогащение событий. Многие важные решения ещё предстоит принять и довести до продакшена.
• Работать с платформой целиком, а не с одним её слоем. В одной команде сходятся стриминг, ETL, ClickHouse и Greenplum, A/B-инфраструктура, метаданные и внутренние сервисы. Можно влиять на полный путь данных — от появления события в продукте до момента, когда аналитик или бизнес получает на его основе ответ.

Чем предстоит заниматься

• Быть пипл-менеджером для команды: работать с тремя data-инженерами, DWH-архитектором и BI-аналитиком.
• Провести команду через миграцию на новый пайплайн realtime-аналитики: перенести отправку событий и помочь перевести пользователей данных на новые структуры в ClickHouse.
• Перевести стриминговую аналитику с RabbitMQ на Kafka.
• Довести до продакшена CDC из основной MySQL-базы и near-realtime-обогащение аналитических событий.
• Развивать калькулятор результатов A/B-экспериментов: у аналитиков накопился запрос на существенные изменения в этом инструменте.
• Развивать систему расчёта зарплат поддержки, сделать расчёты прозрачнее и обеспечить отображение оплачиваемых событий в реальном времени.
• Поддерживать и развивать платформу данных: ETL и витрины, ClickHouse и Greenplum, OpenMetadata, Metabase и внутренние сервисы команды.
• Вместе с командой разбираться в логике ключевых витрин и следить за качеством и своевременностью предоставления данных.
• Писать код вместе с командой — разработка будет занимать примерно 30–40% рабочего времени.

Что нужно, чтобы к нам присоединиться

• Хорошая база в data engineering. В команде сильные самостоятельные инженеры, поэтому не нужно быть главным техническим экспертом. Но важно говорить с ребятами на одном языке, уверенно обсуждать пайплайны, ETL, хранилища и стриминг, вместе принимать решения.
• Опыт проектирования и развития data-платформ. Уметь видеть систему целиком, задавать правильные вопросы, замечать риски и помогать команде разбирать сложные технические развилки.
• Понимание realtime- и near-realtime-сценариев. В работе много стриминга, CDC и доставки событий, поэтому пригодится опыт с Kafka, ClickHouse, Debezium или похожими технологиями.
• Умение вести технические обсуждения и принимать решения в условиях неопределённости. Здесь не всегда будет один очевидный путь: важно уметь сравнивать варианты, объяснять выбор и договариваться с сильными инженерами.
• Готовность быть пипл-менеджером команды. В подчинении будут data-инженеры, DWH-архитектор и BI-аналитик, поэтому важно уметь держать общий фокус команды, помогать людям развиваться и выстраивать рабочее взаимодействие.

Работай с комфортом

Online&Offline

Работай, где и когда тебе удобно.

ДМС

С первого дня работы ходи в лучшие клиники России, пользуйся телемедициной.

Обучение

Оплачиваем курсы, конференции, митапы. Проводим тренинги и хакатоны.

Зарплата

Платим в рынке или выше. Пересматриваем зарплату и грейд два раза в год.

Завтраки в офисе

Каждое утро омлет, запеканка, каша, авокадо, лосось, сыр и другая вкуснятина.

Книги

Пользуйся электронной библиотекой «Альпина» или бери с книжной полки в офисе.

Скидка на Профи.ру

Компенсируем до 3450 рублей gross от стоимости заказа на Профи.ру.

Тимбилдинги

Встречайся с профийцами в любом городе. Компания компенсирует веселье :)

На выбор с компенсацией 50/50

Психотерапия

Оплатим часть стоимости сеансов с психотерапевтом.

Спорт

Частично компенсируем любой спорт: фитнес-клуб, занятия с тренером, студии.

Коворкинг

Выбирай коворкинг в любом городе, кроме Москвы (там уже есть классный офис).

Рабочее место

Оплатим нужную мебель и аксессуары для домашнего рабочего места.

Пиши, мы на связи.

Senior Data / BI Engineer

Наш Клиент: Международная трейдинговая компания в сфере нефти и нефтепродуктов

Локация: Дубай, ОАЭ
Формат работы: офис, 5/2

Компания развивает направление аналитики товарно-сырьевых рынков и создает внутреннюю аналитическую платформу для трейдеров, аналитиков и руководства компании

Мы ищем специалиста, который будет развивать полный цикл построения аналитической среды: от загрузки данных до создания готовых дашбордов для бизнеса

Мы рассматриваем кандидата с опытом и навыками:
Высшее образование в области финансов, экономики, математики, риск-менеджмента или смежных направлений
Опыт работы от 5-ти лет в нефтетрейдинге, энергетике, сырьевых рынках или финансовом секторе
Опыт работы Data Engineer, BI Developer или на аналогичной позиции
Уверенное владение SQL
Хорошее знание Python для обработки данных и автоматизации (pandas, SQLAlchemy и аналоги)
Опыт работы с BI системами
Понимание принципов моделирования данных: star schema, dimensional modeling, dbt и аналогичные подходы
Опыт взаимодействия с бизнес-заказчиками
Свободное владение английским языком

Будет плюсом:
Опыт работы с платформами : Snowflake, BigQuery, Databricks
Опыт работы с Airflow, Prefect или другими системами оркестрации процессов
Знание поставщиков рыночных данных: Kpler, Platts, and OPIS (доступ предоставляется!)

Основные задачи:
Разработка и поддержка ETL/ELT- процессов для загрузки данных из внутренних систем и внешних источников
Построение и развитие централизованного хранилища данных по товарно-сырьевым рынкам
Создание аналитических отчетов и интерактивных дашбордов
Автоматизация процессов обработки и визуализации данных
Реализация бизнес-задач совместно с трейдерами, коммерческими и операционными подразделениями
Разработка аналитики по ценам, спредам, движению грузов, маржинальности и экономике хранения
Контроль качества данных, обеспечение их согласованности и документирование процессов
Сбор и анализ требований бизнеса, оперативная реализация новых аналитических инструментов
Оценка и внедрение новых источников данных и технологий

Мы предлагаем:
Работу в международной трейдинговой компании
Доступ к ведущим мировым источникам рыночных данных
Участие в построении внутренней аналитической платформы с нуля
Работу в Дубае (ОАЭ)
Офисный формат работы 5/2
Конкурентоспособный уровень дохода, который обсуждается индивидуально и зависит от опыта и экспертизы кандидата

Чем предстоит заниматься:

• Разрабатывать и совершенствовать лучшую на рынке платформу данных электронной коммерции нового поколения;
• Проектировать и разрабатывать ETL пайплайны на Airflow для Spark (Batch, Streaming), Iceberg, Trino;
• Оптимизировать действующие пайплайны и джобы на Spark - мониторить нагрузку на кластер и оптимальность затрачиваемых джобами ресурсов и если необходимо оптимизировать;
• Взаимодействовать с аналитиками и ML специалистами для создания/развертывания инструментов и наборов данных, соответствующих их вариантам использования - поддерживать регулярные связи с data ops для развития дата-платформы;
• Анализировать и внедрять инструменты инжиниринга данных (Lineage, DQ);
• Проектировать хранилища данных на основе k8s, настраивать производительность, мониторинг, планировать емкости кластера и другой инфраструктуры - думать над тем что и как грузить и в каких партициях;
• Решать задачи, связанные с внедрением облачной инфраструктуры - разрабатывать новую архитектуру хранилища
• Проводить code review и принимать участие в архитектурных решениях по дата платформе в команде.

Мы ожидаем:

• Kubernetes - понимание ресурсной модели, просмотр конфигураций, troubleshooting.
• Опыт работы с Hadoop (HDFS, Hive Metastore)
• Опыт работы со Spark (spark SQL, streaming, понимание ньюансов работы с pyspark);
• Apache Icberg – владение процедурами, snapshots, maintenance
• Глубокое понимание Airflow (2, 3) – идемпотентность, assets, backfills
• Уверенное знание Git, CI/CD;
• Python, Scala/Java – ООП, проектирование библиотек, интеграционные/юнит тесты;
• Хорошее понимание СУБД, SQL;

Будет плюсом:

• Опыт работы с Docker (уверенное владение для поднятия локального окружения проекта);
• Опыт работы с Kafka – понимание архитектуры и слабых мест;
• Опыт с облачными технологиями: преимущественно Yandex Cloud;
• Опыт с Clickhouse.
• AI-native подход к разработке: активное использование Claude Code / Codex и подобных инструментов, опыт построения harness-систем — агентов с инструментами, автоматизации через LLM, RAG.

Команда разрабатывает сложные программно-аппаратные системы и ML/CV-решения. Ищем Инженера данных, который будет отвечать за построение и автоматизацию пайплайнов подготовки больших объемов фото- и видеоданных для последующей разметки и обучения ML-моделей.

Обязанности:

• разрабатывать на Python пайплайны для сбора, обработки и подготовки данных;
• автоматизировать поиск, фильтрацию и передачу больших файлов с удаленных серверов;
• извлекать и обрабатывать фото- и видеоданные из ROS bag;
• автоматизировать отбор и подготовку данных для разметки;
• организовывать загрузку данных и метаинформации в S3-совместимое объектное хранилище;
• интегрировать пайплайны с CVAT и другими инструментами разметки через API;
• вести каталог обработанных данных и метаданных;
• оптимизировать обработку больших объемов данных, в том числе не помещающихся в оперативную память.
  

Требования:

• уверенное владение Python;
• опыт разработки ETL/data pipelines;
• опыт работы с большими файлами и объемами данных;
• понимание асинхронного и многопоточного программирования;
• опыт работы в Linux-среде.
  
  Будет плюсом:
  
• опыт с ROS 1/2 и rosbag: топики, сообщения, извлечение и синхронизация данных с камер и других сенсоров;
• опыт работы с S3-совместимыми хранилищами и boto3;
  OpenCV и/или ffmpeg;
• опыт обработки изображений и видео;
• понимание подходов к хранению и организации метаданных: JSON/JSONL, Parquet и др.;
• опыт интеграции с CVAT, Label Studio, Supervisely или другими платформами разметки;
• опыт работы с данными для Computer Vision/ML.

Условия:

• оформление в соответствии с ТК РФ;
• конкурентный уровень заработной платы - на уровне лидеров ИТ/телеком-индустрии;
• комфортный современный офис.

«Детмир Тех» развивает цифровую экосистему группы компаний «Детский мир». Мы создаём продукты для миллионов клиентов и сервисы, которые помогают бизнесу принимать решения на основе данных.

Ищем Data Engineer в команду Big Data Platform. Платформа построена на Hadoop 3 и Apache Spark и является основным источником данных для всей группы компаний.

Главная задача — развивать надёжную и производительную платформу обработки больших объёмов данных: проектировать пайплайны, оптимизировать Spark-приложения, развивать Data Lake и совершенствовать архитектуру Hadoop-кластера.

Чем предстоит заниматься:

• Разрабатывать и оптимизировать batch-процессы на Apache Spark.
• Проектировать ETL/ELT-пайплайны для обработки больших объёмов данных.
• Создавать и поддерживать витрины данных в Hadoop.
• Оптимизировать Spark jobs: partitioning, shuffle, data skew, использование памяти и ресурсов кластера.
• Развивать архитектуру Data Lake и подходы к организации и хранению данных.
• Организовывать загрузку и передачу данных через Kafka и S3 API (MinIO).
• Автоматизировать процессы с помощью Apache Airflow и Apache NiFi.
• Поддерживать трансформации данных в dbt Core.
• Развивать и поддерживать витрины данных в ClickHouse.
• Оптимизировать запросы и процессы загрузки данных в ClickHouse, разбираться с проблемами производительности.
• Поддерживать аналитическую платформу на Apache Superset, решать возникающие технические проблемы.
• Внедрять проверки качества данных и мониторинг пайплайнов.
• Исследовать причины сбоев и деградации производительности.
• Помогать аналитикам и дата-сайентистам эффективно работать с платформой.
• Участвовать в развитии внутренних инструментов и стандартов Data Engineering.
• Участвовать в развёртывании и эксплуатации компонентов платформы в Kubernetes.

Что для нас важно:

• От трёх лет опыта работы с Hadoop и Apache Spark.
• Знание основных компонентов Hadoop и принципов работы HDFS и Spark.
• Глубокое понимание архитектуры Spark и принципов распределённых вычислений.
• Опыт разработки и оптимизации Spark batch jobs.
• Уверенное владение SQL.
• Опыт проектирования DWH или Data Lake.
• Опыт построения ETL/ELT-процессов.
• Практический опыт работы с Apache Airflow.
• Знание форматов хранения данных.
• Понимание принципов партиционирования и организации данных в Data Lake.
• Умение диагностировать проблемы с shuffle, partitioning, data skew, памятью и использованием ресурсов кластера.
• Умение анализировать производительность распределённых приложений и находить узкие места.
• Умение писать чистый, тестируемый и поддерживаемый код.
• Готовность принимать технические решения и отвечать за результат.

Будет преимуществом:

• Опыт разработки на Scala.
• Знание Kafka и принципов потоковой обработки данных.
• Опыт работы с ClickHouse и оптимизации запросов.
• Опыт работы с Apache Superset.
• Знакомство с Apache NiFi и dbt Core.
• Опыт эксплуатации приложений в Kubernetes.
• Знание Docker, Helm и GitLab CI/CD.
• Опыт работы с DataHub или другими Data Catalog решениями.
• Опыт построения мониторинга data-платформ и пайплайнов.
• Знакомство с VictoriaMetrics, Grafana, Hue или Jupyter.
• Опыт работы с большими Hadoop-кластерами и высокими объёмами данных.

Наш стек:

Хранение и обработка: Hadoop 3, HDFS, Apache Spark

Доставка и обмен данными: Kafka, S3

Оркестрация и трансформации: Apache Airflow, Apache NiFi, dbt Core

Аналитические хранилища: ClickHouse

Ad-hoc аналитика: Hue, Jupyter

Каталог данных: DataHub

BI и визуализация: Apache Superset, Grafana

Мониторинг: VictoriaMetrics, Grafana

Инфраструктура: Kubernetes, Docker, Helm

CI/CD: GitLab CI/CD

Мы предлагаем:

• Официальное оформление в соответствии с ТК РФ в IT-аккредитованную компанию;
• Совокупный доход: оклад + годовой бонус;
• График работы: 5/2 (гибридный формат работы);
• Вакансия открыта для кандидатов, проживающих в РФ, удалённый формат работы из других стран не рассматривается;
• Техника для работы;
• Полис ДМС;
• Программа Best Benefits;
• Внутреннее обучение;
• Спортивные и развлекательные мероприятия, участие в корпоративной жизни компании.

Присоединяйтесь к нам и станьте частью истории бренда с историей!

GigaDataGateway — это единая точка доступа ко всем данным, знаниям и AI-возможностям компании. Система поддерживает обслуживание десятков внутренних команд и позволяет оптимизировать модели на основе опыта работы с внешними и внутренними источниками. Проектируешь сервисы и инфраструктуру будущего? Присоединяйтесь!

Чем предстоит заниматься:

• развивать сервисы GigaDataGateway на Python,

• проектировать и реализовывать REST/gRPC API для внутренних клиентов,

• интегрироваться с разными источниками данных,

• создавать модули авторизации, аутентификации, контроля доступа и логирования,

• работать над повышением производительности, отказоустойчивости и масштабируемости,

• участвовать в код-ревью и формировании технических практик.

Мы ждём что ты:

• имеешь коммерческий опыт разработки на Python от 7 лет,

• обладаешь глубокими знаниями FastAPI/aiohttp/gRPC,

• знаешь основы проектирования архитектур сервисов и API-шлюзов,

• отлично разбираешься в многопоточности, асинхронности, очередях и распределённых системах,

• работал с высоконагруженными системами и улучшал производительность,

• уверенно владеешь SQL и аналитическими базами данных (ClickHouse, PostgreSQL),

• строил масштабируемые решения на Kafka/RabbitMQ,

• применял принципы DDD, Clean Architecture, SOLID,

• имел опыт наставничества и технического лидерства в команде,

• знаком с инструментами CI/CD, Kubernetes, мониторинга (Prometheus/Grafana, ELK/ClickHouse+Metabase).

Будет плюсом:

• опыт создания универсальных API-шлюзов или data API,

• работа с ML/AI-сервисами (интеграция моделей в API),

• интеграция с внешними системами через REST API/gRPC/GraphQL,

• участие в проектировании корпоративных дата-платформ.

Что мы предлагаем:

• работу в новом стратегическом проекте компании,

• влияние на архитектуру и выбор технологических решений,

• современные практики разработки (CI/CD, GitLab, Docker/Kubernetes),

• конкурентоспособную оплату труда (оклад плюс годовая премия),

• гибкий график и гибридный формат работы,

• официальное оформление по Трудовому кодексу РФ,

• комфортный офис с зоной отдыха и корпоративным спортзалом,

• обучение и развитие навыков,

• расширенный полис ДМС с первого рабочего дня и страховка для членов семьи,

• бонусы за рекомендации сотрудников.

Мы — core-команда кластера Greenplum, сердце аналитики блока «Сеть продаж». Мы занимаемся развитием кластера, задаем стандарты и выбираем технологии для работы с данными. Наша миссия — прививать культуру работы с данными и создавать инструменты, которые избавляют Data-аналитиков и Data-инженеров от рутины, помогая им сосредоточиться на главном.

• Разработка ETL процессов (Airflow);

• Разработка управленческой отчетности;

• Написание ad-hoc запросов;

• Оптимизация и автоматизация существующих процессов (Python);

• R&D, реализация пилотов по выбору технологий;

• Генерация идей как сделать еще круче, чем уже есть :)

• Хорошее знание SQL (аналитические функции, подзапросы, оптимизация запросов);

• Хорошее знание Python;

• Понимание подходов к организации разработки (CI/CD, DevOps).

• Достойный уровень вознаграждения (оклад + внушительная годовая премия);

• ДМС с первого дня работы и льготная мед. страховка для близких родственников;

• Социальная поддержка сотрудников;

• Возможность стать частью команды, реализующей программы цифровой трансформации банка - на основе передового опыта и инновационных идей;

• Широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании;

• Бесплатная подписка СберПрайм+, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.;

• Корпоративная пенсионная программа

Обязанности:

• Создание и поддержка аналитических панелей в BI-системе по требованиям бизнеса
• Написание, оптимизация и рефакторинг сложных SQL-запросов для PostgreSQL и ClickHouse
• Выполнение разовых Ad-Hoc запросов от бизнеса, быстрый поиск ответов в данных
• Улучшение существующих дашбордов с точки зрения интерфейсов и пользовательского опыта — делать отчеты не только функциональными, но и удобными, наглядными, интуитивно понятными
• Анализ и переработка текущих дашбордов для ускорения их работы (оптимизация запросов, моделей данных, настроек кэширования)
• Проектирование и разработка витрин данных в ClickHouse и PostgreSQL для ускорения работы отчетов и дашбордов
• Поддержка и разработка DAG'ов в Apache AirFlow
• Работа в Jira, декомпозиция задач, соблюдение дедлайнов
• Анализ существующих БД: изучение структуры и данных для реализации отчетов и дашбордов
• Интеграция данных из множества источников: в компании функционирует множество систем с собственными базами данных. В задачи входит анализ таких БД, понимание ее устройства и извлечение данных для последующей отчетности

Требования:

• Опыт работы в роли BI-разработчика / BI-инженера / Аналитика данных от 2 до 4 лет
• Продвинутое владение SQL, умение писать сложные запросы, оптимизировать производительность, разбираться в чужом коде
• Опыт работы с BI-системами (включая FineBI), понимание принципов построения дашбордов и моделей данных
• Понимание принципов визуального восприятия данных, навыки создания инфографики, опыт проектирования пользовательских интерфейсов для дашбордов
• Практический опыт работы с СУБД ClickHouse (настройка, оптимизация запросов, работа с большими объемами данных), опыт создания витрин данных
• Практический опыт работы с СУБД PostgreSQL
• Понимание основ системы контроля версий, опыт работы в команде с использованием Git (ветки, коммиты, пул-реквесты)
• Развитые коммуникативные навыки: умение взаимодействовать с бизнес-заказчиками, выявлять потребности и понятно доносить технические решения
• Системное мышление, внимательность к деталям, насмотренность в визуализации данных
• Готовность работать в условиях изменений (переход на новые технологии).
• Умение работать в Jira, декомпозировать задачи и самостоятельно оценивать сроки

Условия:

• Оформление согласно ТК РФ
• Достойный уровень заработной платы + премии
• График работы: 5/2
• Дополнительный социальный пакет: телемедицина, полис для выезжающих за рубеж, страхование от несчастных случаев и рисковых заболеваний, доплата по больничным листам до 20 дней в году, частичная компенсация затрат на покупку путевок в летний детский лагерь
• Комфортный офис в центре: тренажерный и спортивный залы, лаунж-зона, микромаркеты, кухни с чаем, кофе и снеками на каждом этаже

О нас

Inca Digital — компания в области данных и аналитической разведки, специализирующаяся на аналитике цифровых активов для бирж, финансовых организаций, регуляторов и блокчейн-экосистем. Наша платформа объединяет структурированные и неструктурированные данные из блокчейнов, с бирж, из социальных сетей и финансовых рынков в единый аналитический движок. Мы работаем полностью удаленно и в асинхронном режиме: минимум созвонов, решения принимаются на основе аргументов, а не иерархии.

О роли

Вы — инженер, который создает и поддерживает данные, с которыми ежедневно работает наша команда расследований. Аналитики рассчитывают на то, что вы надежно и своевременно собираете, нормализуете и предоставляете данные о блокчейн-транзакциях, биржевые потоки и данные из открытых источников — в виде, пригодном для анализа сразу, без предварительной очистки.

Чем предстоит заниматься

• Проектировать, разрабатывать и сопровождать сквозные пакетные и инкрементальные ETL/ELT-пайплайны, превращая сырые данные в production-ready API, дашборды и автоматические оповещения.

• Обеспечивать высокопроизводительный сбор данных из разнородных источников: реляционных баз данных, сторонних и вендорских API, файлов, блокчейн-нод и индексаторов, а также текстовых данных из соцсетей и веба в больших объемах.

• Разрабатывать NLP-пайплайны для работы с неструктурированными и полуструктурированными текстовыми данными: извлечение сущностей и утверждений, классификация, дедупликация и обогащение данных для последующих моделей оценки рисков.

• Поддерживать системы данных для управления кейсами, генерации отчетов и аналитического портала.

• Совместно с руководителем R&D, инженерами, data scientist'ами и командой расследований превращать аналитические требования в масштабируемые клиентские продукты.

• Участвовать в техническом проектировании и разработке архитектуры в рамках письменного, аргументированного процесса дизайна.

• Участвовать в повышении качества данных и сопровождении систем: версионирование, валидация, отслеживание происхождения данных (data lineage), сверка и мониторинг актуальности данных.

Что мы ждём от вас

• Коммерческий опыт разработки backend-сервисов на GoLang от 3 лет.

• Уверенное знание основ Go, включая конкурентность, тестирование и т. д.

• Опыт работы с REST API и/или gRPC.

• Практический опыт работы в среде AWS.

• Опыт работы с системами обмена сообщениями: Kafka, RabbitMQ, SQS и т. п.

• Опыт работы с SQL-базами данных (например, PostgreSQL) и NoSQL-базами (MongoDB, Redis, DynamoDB).

• Понимание микросервисной архитектуры и распределённых систем.

• Опыт работы с Docker, Git и CI/CD.

• Самостоятельность: готовность работать с неоднозначными задачами без пошаговых инструкций.

• Свободный английский — вся работа ведётся на английском языке.

Будет плюсом

Опыт работы с Terraform, Kubernetes, Splunk или аналогичными SIEM-системами и инструментами observability. Интерес к финтеху или расследованиям.

Стек

Golang, SQL, AWS/GCP, Docker, Splunk, GitHub.

Этапы отбора

1. Техническое задание.

2. 30-минутное скрининговое интервью.

3. Техническое интервью.

4. Интервью на соответствие корпоративной культуре с руководителем R&D.

5. Заключение годового контракта с фиксированными контрольными точками.

Для выполнения практического задания перейдите по ссылке в открытый GitHub-репозиторий: https://github.com/1712n/dn-institute/issues/1209. Мы рассматриваем только отклики с выполненным практическим заданием. Решение необходимо отправить пул-реквестом в этот репозиторий, как описано в задании. В отклике укажите ваш GitHub-юзернейм и ссылку на ваш пул-реквест.

Почему стоит присоединиться

• Полностью удаленная работа и атмосфера доверия — мы оцениваем результат, а не отработанные часы.

• Конкурентоспособное вознаграждение и компенсация медицинских расходов.

• Работа на стыке блокчейна, финтеха и национальной безопасности.

О нас

Inca Digital — компания в области данных и аналитической разведки, специализирующаяся на аналитике цифровых активов для бирж, финансовых организаций, регуляторов и блокчейн-экосистем. Наша платформа объединяет структурированные и неструктурированные данные из блокчейнов, с бирж, из социальных сетей и финансовых рынков в единый аналитический движок. Мы работаем полностью удаленно и в асинхронном режиме: минимум созвонов, решения принимаются на основе аргументов, а не иерархии.

О роли

Вы — инженер, который создает и поддерживает данные, с которыми ежедневно работает наша команда расследований. Аналитики рассчитывают на то, что вы надежно и своевременно собираете, нормализуете и предоставляете данные о блокчейн-транзакциях, биржевые потоки и данные из открытых источников — в виде, пригодном для анализа сразу, без предварительной очистки.

Чем предстоит заниматься

• Проектировать, разрабатывать и сопровождать сквозные пакетные и инкрементальные ETL/ELT-пайплайны, превращая сырые данные в production-ready API, дашборды и автоматические оповещения.

• Обеспечивать высокопроизводительный сбор данных из разнородных источников: реляционных баз данных, сторонних и вендорских API, файлов, блокчейн-нод и индексаторов, а также текстовых данных из соцсетей и веба в больших объемах.

• Разрабатывать NLP-пайплайны для работы с неструктурированными и полуструктурированными текстовыми данными: извлечение сущностей и утверждений, классификация, дедупликация и обогащение данных для последующих моделей оценки рисков.

• Поддерживать системы данных для управления кейсами, генерации отчетов и аналитического портала.

• Совместно с руководителем R&D, инженерами, data scientist'ами и командой расследований превращать аналитические требования в масштабируемые клиентские продукты.

• Участвовать в техническом проектировании и разработке архитектуры в рамках письменного, аргументированного процесса дизайна.

• Участвовать в повышении качества данных и сопровождении систем: версионирование, валидация, отслеживание происхождения данных (data lineage), сверка и мониторинг актуальности данных.

Что мы ждём от вас

• Коммерческий опыт разработки backend-сервисов на GoLang от 3 лет.

• Уверенное знание основ Go, включая конкурентность, тестирование и т. д.

• Опыт работы с REST API и/или gRPC.

• Практический опыт работы в среде AWS.

• Опыт работы с системами обмена сообщениями: Kafka, RabbitMQ, SQS и т. п.

• Опыт работы с SQL-базами данных (например, PostgreSQL) и NoSQL-базами (MongoDB, Redis, DynamoDB).

• Понимание микросервисной архитектуры и распределённых систем.

• Опыт работы с Docker, Git и CI/CD.

• Самостоятельность: готовность работать с неоднозначными задачами без пошаговых инструкций.

• Свободный английский — вся работа ведётся на английском языке.

Будет плюсом

Опыт работы с Terraform, Kubernetes, Splunk или аналогичными SIEM-системами и инструментами observability. Интерес к финтеху или расследованиям.

Стек

Golang, SQL, AWS/GCP, Docker, Splunk, GitHub.

Этапы отбора

1. Техническое задание.

2. 30-минутное скрининговое интервью.

3. Техническое интервью.

4. Интервью на соответствие корпоративной культуре с руководителем R&D.

5. Заключение годового контракта с фиксированными контрольными точками.

Для выполнения практического задания перейдите по ссылке в открытый GitHub-репозиторий: https://github.com/1712n/dn-institute/issues/1209. Мы рассматриваем только отклики с выполненным практическим заданием. Решение необходимо отправить пул-реквестом в этот репозиторий, как описано в задании. В отклике укажите ваш GitHub-юзернейм и ссылку на ваш пул-реквест.

Почему стоит присоединиться

• Полностью удаленная работа и атмосфера доверия — мы оцениваем результат, а не отработанные часы.

• Конкурентоспособное вознаграждение и компенсация медицинских расходов.

• Работа на стыке блокчейна, финтеха и национальной безопасности.

О нас

Inca Digital — компания в области данных и аналитической разведки, специализирующаяся на аналитике цифровых активов для бирж, финансовых организаций, регуляторов и блокчейн-экосистем. Наша платформа объединяет структурированные и неструктурированные данные из блокчейнов, с бирж, из социальных сетей и финансовых рынков в единый аналитический движок. Мы работаем полностью удаленно и в асинхронном режиме: минимум созвонов, решения принимаются на основе аргументов, а не иерархии.

О роли

Вы — инженер, который создает и поддерживает данные, с которыми ежедневно работает наша команда расследований. Аналитики рассчитывают на то, что вы надежно и своевременно собираете, нормализуете и предоставляете данные о блокчейн-транзакциях, биржевые потоки и данные из открытых источников — в виде, пригодном для анализа сразу, без предварительной очистки.

Чем предстоит заниматься

• Проектировать, разрабатывать и сопровождать сквозные пакетные и инкрементальные ETL/ELT-пайплайны, превращая сырые данные в production-ready API, дашборды и автоматические оповещения.

• Обеспечивать высокопроизводительный сбор данных из разнородных источников: реляционных баз данных, сторонних и вендорских API, файлов, блокчейн-нод и индексаторов, а также текстовых данных из соцсетей и веба в больших объемах.

• Разрабатывать NLP-пайплайны для работы с неструктурированными и полуструктурированными текстовыми данными: извлечение сущностей и утверждений, классификация, дедупликация и обогащение данных для последующих моделей оценки рисков.

• Поддерживать системы данных для управления кейсами, генерации отчетов и аналитического портала.

• Совместно с руководителем R&D, инженерами, data scientist'ами и командой расследований превращать аналитические требования в масштабируемые клиентские продукты.

• Участвовать в техническом проектировании и разработке архитектуры в рамках письменного, аргументированного процесса дизайна.

• Участвовать в повышении качества данных и сопровождении систем: версионирование, валидация, отслеживание происхождения данных (data lineage), сверка и мониторинг актуальности данных.

Что мы ждём от вас

• Коммерческий опыт разработки backend-сервисов на GoLang от 3 лет.

• Уверенное знание основ Go, включая конкурентность, тестирование и т. д.

• Опыт работы с REST API и/или gRPC.

• Практический опыт работы в среде AWS.

• Опыт работы с системами обмена сообщениями: Kafka, RabbitMQ, SQS и т. п.

• Опыт работы с SQL-базами данных (например, PostgreSQL) и NoSQL-базами (MongoDB, Redis, DynamoDB).

• Понимание микросервисной архитектуры и распределённых систем.

• Опыт работы с Docker, Git и CI/CD.

• Самостоятельность: готовность работать с неоднозначными задачами без пошаговых инструкций.

• Свободный английский — вся работа ведётся на английском языке.

Будет плюсом

Опыт работы с Terraform, Kubernetes, Splunk или аналогичными SIEM-системами и инструментами observability. Интерес к финтеху или расследованиям.

Стек

Golang, SQL, AWS/GCP, Docker, Splunk, GitHub.

Этапы отбора

1. Техническое задание.

2. 30-минутное скрининговое интервью.

3. Техническое интервью.

4. Интервью на соответствие корпоративной культуре с руководителем R&D.

5. Заключение годового контракта с фиксированными контрольными точками.

Для выполнения практического задания перейдите по ссылке в открытый GitHub-репозиторий: https://github.com/1712n/dn-institute/issues/1209. Мы рассматриваем только отклики с выполненным практическим заданием. Решение необходимо отправить пул-реквестом в этот репозиторий, как описано в задании. В отклике укажите ваш GitHub-юзернейм и ссылку на ваш пул-реквест.

Почему стоит присоединиться

• Полностью удаленная работа и атмосфера доверия — мы оцениваем результат, а не отработанные часы.

• Конкурентоспособное вознаграждение и компенсация медицинских расходов.

• Работа на стыке блокчейна, финтеха и национальной безопасности.

В Финтехе мы создаём платёжные продукты, сервисы и инструменты для управления личными финансами. Финтех уже превратился из стартапа в полноценный и крайне важный продукт.

Сейчас мы собираем новое — аналитическое — хранилище данных и формируем для этого команду. В хранилище нет легаси, поэтому у вас будет возможность оказаться у истоков нового проекта. У нас большие планы — приходите помогать их реализовать!

Строить ETL-процессы

Нужно извлекать из источников ценную информацию, обрабатывать её и представлять в виде, удобном для аналитиков. Сложность пайплайнов может варьироваться от простых инжестов данных из внешней среды и приземления результата в хранилище до витиеватых графов со множеством инпутов и аутпутов.

Оптимизировать логику

Как известно, у нас нет собственного легаси, но мы часто работаем с прототипами, реализованными аналитиками, чьё представление о прекрасном может не совпадать с нашим. Поэтому мы распутываем нетривиальную логику и предлагаем более строгую, консистентную и оптимальную, ориентируясь на большие объёмы данных.

Обеспечивать доступность сервиса

Олимпиадный подход подразумевает одноразовость результата. Мы преследуем совсем другие цели, поэтому максима «сработало раз — и ладно» не о нас. Идеал такой: хранилище обеспечивает регулярную поставку с минимально возможным количеством сбоев, а данные — корректны, полны, непротиворечивы и отвечают самым строгим стандартам качества.

Проектировать структуру хранилища

Лучшее аналитическое DWH ещё только в планах. Мы хотим заложить основы, которые позволят ему быстро развиваться, обрастая при этом не «костылями» и «велосипедами», а современными инженерными практиками и подходами.

Взаимодействовать с аналитиками

Они наши главные и любимые заказчики. Вместе с ними вам предстоит обдумывать бизнес-задачи, иногда вы будете спорить, но в итоге — находить оптимальные решения. Неотъемлемая часть этого процесса — накапливание личного опыта в бизнес-домене Финтеха. Прибавим сюда рост инженерного опыта — и получим двойную выгоду. Почти как у Яндекс Пэй.

* Уверенно программируете на Python
* Хорошо знаете SQL и понимаете устройство современных СУБД
* Понимаете и можете объяснить необходимость непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), преимущества использования систем контроля версий, код-ревью, тестирования и мониторинга
* Работаете в командной строке Unix-подобных систем (Linux, macOS)

* Создавали сложные высоконагруженные ETL- и ELT-процессы (Hadoop, Hive, Spark)
* Разрабатывали процессы обработки событий, приближенные к реальному времени (Kafka, Spark Streaming, Flink)
* Участвовали в проектировании хранилищ данных
* Работали по методологии Agile
* Руководили стажёрами или начинающими специалистами
* Знакомы со специализированными аналитическими БД (Greenplum, Vertica, ClickHouse, Teradata) и аналитическими инструментами на базе Python (Jupyter, pandas, SciPy, Matplotlib)
* Публикуете свой код в доступном репозитории, пишете статьи, выступаете на конференциях

О нас

Inca Digital — компания в области данных и аналитической разведки, специализирующаяся на аналитике цифровых активов для бирж, финансовых организаций, регуляторов и блокчейн-экосистем. Наша платформа объединяет структурированные и неструктурированные данные из блокчейнов, с бирж, из социальных сетей и финансовых рынков в единый аналитический движок. Мы работаем полностью удаленно и в асинхронном режиме: минимум созвонов, решения принимаются на основе аргументов, а не иерархии.

О роли

Вы — инженер, который создает и поддерживает данные, с которыми ежедневно работает наша команда расследований. Аналитики рассчитывают на то, что вы надежно и своевременно собираете, нормализуете и предоставляете данные о блокчейн-транзакциях, биржевые потоки и данные из открытых источников — в виде, пригодном для анализа сразу, без предварительной очистки.

Чем предстоит заниматься

• Проектировать, разрабатывать и сопровождать сквозные пакетные и инкрементальные ETL/ELT-пайплайны, превращая сырые данные в production-ready API, дашборды и автоматические оповещения.

• Обеспечивать высокопроизводительный сбор данных из разнородных источников: реляционных баз данных, сторонних и вендорских API, файлов, блокчейн-нод и индексаторов, а также текстовых данных из соцсетей и веба в больших объемах.

• Разрабатывать NLP-пайплайны для работы с неструктурированными и полуструктурированными текстовыми данными: извлечение сущностей и утверждений, классификация, дедупликация и обогащение данных для последующих моделей оценки рисков.

• Поддерживать системы данных для управления кейсами, генерации отчетов и аналитического портала.

• Совместно с руководителем R&D, инженерами, data scientist'ами и командой расследований превращать аналитические требования в масштабируемые клиентские продукты.

• Участвовать в техническом проектировании и разработке архитектуры в рамках письменного, аргументированного процесса дизайна.

• Участвовать в повышении качества данных и сопровождении систем: версионирование, валидация, отслеживание происхождения данных (data lineage), сверка и мониторинг актуальности данных.

Что мы ждём от вас

• Коммерческий опыт разработки backend-сервисов на GoLang от 3 лет.

• Уверенное знание основ Go, включая конкурентность, тестирование и т. д.

• Опыт работы с REST API и/или gRPC.

• Практический опыт работы в среде AWS.

• Опыт работы с системами обмена сообщениями: Kafka, RabbitMQ, SQS и т. п.

• Опыт работы с SQL-базами данных (например, PostgreSQL) и NoSQL-базами (MongoDB, Redis, DynamoDB).

• Понимание микросервисной архитектуры и распределённых систем.

• Опыт работы с Docker, Git и CI/CD.

• Самостоятельность: готовность работать с неоднозначными задачами без пошаговых инструкций.

• Свободный английский — вся работа ведётся на английском языке.

Будет плюсом

Опыт работы с Terraform, Kubernetes, Splunk или аналогичными SIEM-системами и инструментами observability. Интерес к финтеху или расследованиям.

Стек

Golang, SQL, AWS/GCP, Docker, Splunk, GitHub.

Этапы отбора

1. Техническое задание.

2. 30-минутное скрининговое интервью.

3. Техническое интервью.

4. Интервью на соответствие корпоративной культуре с руководителем R&D.

5. Заключение годового контракта с фиксированными контрольными точками.

Для выполнения практического задания перейдите по ссылке в открытый GitHub-репозиторий: https://github.com/1712n/dn-institute/issues/1209. Мы рассматриваем только отклики с выполненным практическим заданием. Решение необходимо отправить пул-реквестом в этот репозиторий, как описано в задании. В отклике укажите ваш GitHub-юзернейм и ссылку на ваш пул-реквест.

Почему стоит присоединиться

• Полностью удаленная работа и атмосфера доверия — мы оцениваем результат, а не отработанные часы.

• Конкурентоспособное вознаграждение и компенсация медицинских расходов.

• Работа на стыке блокчейна, финтеха и национальной безопасности.

Компания IBS, ключевой технологический партнер лидеров российского бизнеса, приглашает на работу начинающих IT-специалистов на вакансию "Младший разработчик (BigData) " без коммерческого опыта работы на крупный банковский проект.

В рамках этой роли вам предстоит:

1. Проектирование и сопровождение БД: разработка и поддержка объектов базы данных (таблицы, представления, индексы, хранимые процедуры) в среде Greenplum.

2. Разработка витрин данных: проектирование и расчет показателей для витрин данных под бизнес-задачи с использованием SQL.

3. Построение ETL/ELT-пайплайнов: реализация и оптимизация процессов загрузки и трансформации данных в корпоративном хранилище данных (DWH) с использованием Apache Airflow для оркестрации.

4. Контроль качества данных: проведение первичного тестирования и валидации результатов загрузок, обеспечение целостности и достоверности данных.

5. Документирование решений: активное участие в создании и поддержке технической документации по разрабатываемым процессам и схемам данных.

6. Планирование и отчетность: ведение регулярной отчетности о ходе выполнения задач, фиксация проблем и сроков в системах трекинга (Jira).

Инструментарий: Jira, Confluence, Greenplum, Apache Airflow.

Требования:

• Высшее ИТ-образование (или учащиеся последних курсов ВУЗов).

• Владение SQL: знание синтаксиса и основных конструкций (SELECT, INSERT, JOIN), работа с агрегатными функциями и оконными выражениями. Понимание операций над множествами (UNION, INTERSECT, EXCEPT) и декартова произведения.

• Базы данных: опыт работы, в том числе учебный, с реляционными СУБД (любой вендор — PostgreSQL, MySQL, ClickHouse и т.д.) на уровне пэт-проектов.

• Навыки программирования: будет преимуществом знание языков программирования (например, Python) и принципов объектно-ориентированного программирования (ООП).

• Готовность 5/2 работать из офиса (Нижний Новгород, ул. Нестерова, д. 31).

Условия:

• Работа в аккредитованной ИТ-компании с более чем 30-летним опытом реализации тысяч проектов.

• Работа на банковском проекте.

• Пятидневная рабочая неделя с ПН по ПТ, с 9:00 до 18:00 или с 10:00 до 19:00.

• Возможность роста от младшего разработчика до ведущего специалиста, руководителя.

• Заработная плата фикс: 47 000 до вычета налога (40 800 руб. на руки) с последующим ростом.

• Для Вашего роста мы будем использовать современный подход в обучении и развитии (опытный наставник, множество бесплатных курсов для повышения квалификации).

• Вы будете членом сильной команды экспертов и иметь возможность обмениваться опытом с коллегами по всей России.

• Мы не только хорошо работаем, но и весело отдыхаем. Вы сможете найти себе мероприятия по вкусу и участвовать в них по желанию: неформальные мероприятия, интеллектуальные игры, собственная Киберлига, возможность заниматься волонтерской деятельностью и благотворительностью, творческие вечера и другое.

• ДМС.