профи.ру

Data Engineering Team Lead (BI Platform) (Python, TypeScript)

Привет! Я Антон, отвечаю за платформенные команды в Профи.ру. Наш сервис помогает клиентам находить профессионалов для разных задач, а специалистам — зарабатывать на том, что они любят и умеют делать.

профи.ру

↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Привет! Я Антон, отвечаю за платформенные команды в Профи.ру. Наш сервис помогает клиентам находить профессионалов для разных задач, а специалистам — зарабатывать на том, что они любят и умеют делать.

Ищу 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.

Что мы за это предлагаем

  • Пересмотр зарплаты и грейда дважды в год — держим уровень рынка или выше.

  • Опционы тем, кто круто себя проявит.

  • Полный день со свободным графиком: классный офис в Москве или удалёнка. Рабочее время не контролируем.

  • 100% ДМС в лучших клиниках России и СНГ — со стоматологией и лечением онкологии.

  • Технику для работы — ноутбук на Mac или Windows и всё, что понадобится. Включая подписки на AI-инструменты.

  • Обучение: оплатим профильные курсы, конференции и митапы. Проводим крутые хакатоны и тренинги.

  • Скидку на Профи.ру — компенсируем до 3450 рублей gross от стоимости заказа.

  • Книги: электронная библиотека «Альпины» и книжная полка в офисе.

  • Завтраки в офисе: запеканки, каши, лосось с авокадо, круассаны и другая вкуснятина :)

  • Вечеринки, которые сложно назвать корпоративом: покоряем горнолыжные склоны, устраиваем фестивали, собираемся в разных городах.

  • Плюшку на выбор каждый месяц — компенсируем 50% стоимости, до 6900 gross рублей: спорт, психотерапия, массаж, check-up, коворкинг, няня или сиделка, парковка у офиса, обустройство рабочего места, мед. услуги вне ДМС или ДМС для родственника.

Похожие вакансии Data Engineer

Соц.сети

Проектные IT-вакансии (Data/QA/DevOps/Аналитика/1С)

Неизвестный работодатель
Зарплата не указанаРоссияКазахстанУзбекистанБеларусьАрменияКиргизияАзербайджанТаджикистанМолдоваУдалёнка

У меня сейчас в работе проектные вакансии для IT-специалистов.

Расскажу, что тут вообще есть и кого ищем.

Условия:
Проекты от 3 месяцев. Дальше все зависит от заказчика и конкретной задачи.
Оформление через ИП.
В основном удаленка. Иногда встречается гибрид, но это уже зависит от конкретного проекта.
Рассматриваем специалистов из России, Беларуси и других стран СНГ.

Кого чаще всего ищем:

Data Analyst - SQL, включая JOIN, CTE и оконные функции, Python и BI. Для проектов в CRM и маркетинге также пригодятся A/B-тесты и умение объяснять бизнесу, что именно показывают данные.

Data Engineer / DWH - Python, SQL, ETL/ELT и Airflow. В зависимости от проекта могут понадобиться PostgreSQL, Greenplum, Kafka, Spark или Flink. Важны качество данных и оптимизация запросов.

QA - Ручное и регрессионное тестирование, тест-кейсы, Postman и понятное описание дефектов. Для автоматизации нужны знания конкретных инструментов: pytest, Selenium, Playwright, TestComplete, Java или Python. Задачи есть для веба, мобильных приложений и desktop.

DevOps / Platform - Linux, контейнеры, Kubernetes, CI/CD, Terraform или Ansible, мониторинг и разбор инцидентов. На отдельных проектах нужны более специфичные знания: сети, VoIP/SIP, закрытая инфраструктура или GPU-платформы.

Системный или бизнес-аналитик - Требования, процессы, интеграции, BPMN/UML, API, SQL, Jira и Confluence. В некоторых проектах важен опыт в финтехе, банковских системах или 1С.

1С-разработчик или консультант - Здесь особенно важен опыт с конкретными конфигурациями: ЗУП, ERP, УТ, ДО или WMS. Задачи бывают разные: зарплата, склад, доработки и интеграции через REST/HTTP/SOAP.

Понятно, что это не значит, что на каждом проекте нужны все технологии из списка. Требования зависят от конкретной задачи, а новые проекты и вакансии появляются регулярно. Поэтому даже если вашей специализации сейчас нет в списке, все равно можете написать. Возможно, подходящий проект найдется чуть позже.

Возможно, среди ваших знакомых есть человек, которому проект на несколько месяцев сейчас очень пригодился бы. Отметьте его в комментариях или просто отправьте ему этот пост. Иногда одна такая пересылка полезнее десятка откликов в никуда.

В общем, давайте попробуем сделать так, чтобы специалисты нашли интересные проекты, заказчики закрыли свои задачи, а у кого-то стало чуть спокойнее с финансами.

Мне можно написать тут, либо прямо в ТГ: ••••••••

hh.ru
СБЕР

Инженер данных (Hadoop)

СБЕР
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.

Ждем именно тебя!

Мы – новая команда в Блоке «Развитие клиентского опыта B2С, и мы ищем инженера данных, который присоединится к нашей команде и займётся разработкой и поддержкой витрин данных на базе Hadoop. Вам предстоит участвовать в разработке базовых и специальных витрин данных в Едином ПКАП B2C, готовить датасеты для обучения моделей в FeatureStore B2C, разрабатывать витрины данных на Hadoop в ПКАПе команды, реализовывать реплики в КАП Первичные данные.

Обязанности

  • проектирование, разработка и сопровождение витрин данных на базе Hadoop
  • участие в разработке ETL-процессов для загрузки данных в витрины;
  • поддержка и мониторинг работы витрин данных
  • взаимодействие с командами разработки и системными/дата-аналитиками по вопросам сбора, обработки и хранения данных;
  • разбор инцидентов качества данных, развитие автоматизированных тестов (Data Quality)
  • документирование разработанных решений.

Требования

  • практический опыт в разработке витрин данных, выстраивании ETL-процессов
  • уверенное владение SQL (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры/функции, оптимизация производительности), готовность к созданию инструментов для нужд инфраструктуры и разработки;
  • опыт работы с Hadoop (HDFS, YARN, Hive) и Spark
  • знание Java/Scala и опыт разработки на нём
  • опыт разработки на Python
  • понимание инструментов и технологий Big Data
  • знание принципов построения распределённых систем хранения и обработки данных
  • опыт обработки и миграции больших объёмов данным между различными источниками
  • опыт работы с системами контроля версий (Git)
  • навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
  • опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки.

Будет плюсом:

  • опыт работы с Kafka
  • опыт работы с CI/CD инструментами (Jenkins, GitLab CI)
  • базовые знания Docker и иных технологий контейнеризации
  • опыт работы с системами Unix (bash).

Условия

  • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
  • возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
  • ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • программа адаптации и помощь руководителя на старте
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
  • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
hh.ru
skillstaff

Data-инженер (middle+/senior), ритейл

skillstaff
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка
Мы в поисках data-инженера на проект крупного ритейлера.

Чем предстоит заниматься:

  • Создавать и развивать Spark-пайплайнов, в том числе Structured Streaming.
  • Проектировать модульные и динамические DAG, разрабатывать кастомные операторы, сенсоры и хуки.
  • Заниматься построением слоистой модели в dbt (staging, intermediate, marts): реализация incremental‑моделей, снимков (snapshots), макросов, настройка Slim CI.
  • Проектировать структуры Data Vault 2.0 (Hub, Link, Satellite) под новые источники данных.
  • Участвовать в выборе архитектуры и форматов хранения данных (Parquet, Iceberg), проектирование схем с учётом ожидаемой нагрузки.
  • Настроивать CI/CD‑процессы в GitLab (окружения dev, stage, prod; работа с runners и механизмом approvals).
  • Внедрять DQ‑фреймворки (например, Great Expectations), настроивать метрики качества данных и алертов.
  • Заниматься развитием Semantic Layer (Cube, MetricFlow) и выстраиванием lineage в DataHub.
  • Составлять дата‑контракты.

Для нас важно:

  • Опыт в data‑инжиниринге от 4 лет.
  • Уверенное владение Python: навыки работы с ООП, асинхронностью, многопоточностью; понимание типизации, умение писать тесты и проводить профилирование кода.
  • Продвинутые навыки работы со Spark: умение оптимизировать и тюнинговать задачи, анализировать планы выполнения и логи.
  • Глубокое понимание SQL: работа с EXPLAIN и планами выполнения запросов, настройка индексов, знание особенностей разных движков СУБД.
  • Опыт работы с Airflow на прикладном уровне: использование XCom, настройка пулов и SLA, работа с KubernetesPodOperator.
  • Высокий уровень владения dbt.
  • Навыки эффективной работы с Git: владение командами rebase и cherry‑pick, организация версионирования релизов.
  • Практический опыт с Kubernetes и Docker: умение оптимизировать контейнерные образы.
  • Работа с S3: настройка lifecycle‑правил и управление версионированием объектов.
  • Знания и опыт администрирования СУБД: работа с партиционированием, шардированием, репликацией, настройкой бэкапов и миграций, понимание механизмов блокировок и уровней изоляции транзакций.
  • Умение создавать дашборды и настраивать алерты, в Grafana или аналогичных инструментах.

Главный принцип SkillStaff - Выбирай!

  • ЭКСПЕРТИЗА. Делай выбор в пользу проектов с разным уровнем сложности и экспертных команд, где можно работать с лучшими специалистами и обмениваться опытом.
  • РАЗНООБРАЗИЕ ПРОЕКТОВ. Выбирай из сотен компаний и проектов то, что интересно и полезно для твоего роста. SkillStaff помогает реализовывать ежегодно порядка 500 различных ИТ-проектов для крупного бизнеса.
  • КОМФОРТ. Создавай идеальные условия для своей работы: удаленный формат работы на территории РФ.

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.