Data Engineer (Python)

Ищем Data Engineer в крупную технологическую компанию, которая разрабатывает высоконагруженные платформенные продукты для международных рынков в entertainment-индустрии.

Внутри — развитое data-направление и задачи, связанные с построением и развитием современной платформы данных. Ищем инженера, который умеет самостоятельно проектировать надежные data pipelines, уверенно работает с DWH и понимает, как устроены production-процессы работы с большими объемами данных.

Чем предстоит заниматься

— проектировать, разрабатывать и развивать data pipelines;  

— работать с DWH: моделями данных, слоями, витринами и ETL/ELT-процессами;  

— писать и оптимизировать сложные SQL-запросы;  

— разрабатывать на Python инструменты и сервисы для работы с данными;  

— поддерживать и развивать production-пайплайны;  

— работать с большими объемами данных и распределенной обработкой;

— следить за качеством и надежностью данных;  

— участвовать в выборе технических решений и развитии data-платформы;  

— взаимодействовать с аналитиками, разработчиками и другими продуктовыми командами.

Для Senior-уровня также важен опыт самостоятельного проектирования архитектурных решений и способность брать ответственность за технический подход к задаче.

Что для нас важно

— очень хорошее знание SQL и опыт работы со сложными запросами и большими объемами данных;  

— уверенный Python: не только небольшие скрипты, но и production-код, библиотеки или внутренние инструменты;  

— хорошее понимание принципов построения DWH;  

— опыт проектирования и разработки ETL/ELT-процессов;  

— понимание моделирования данных, построения витрин и контроля качества данных;  

— умение самостоятельно разбираться в задаче и предлагать техническое решение.

Желательно

— практический опыт с Airflow: разработка и поддержка DAG, scheduling, retries, backfill, monitoring;  

— опыт с dbt или похожими инструментами трансформации данных;  

— опыт со Spark и понимание распределенной обработки данных;  

— работа с аналитическими СУБД: ClickHouse, Greenplum, Vertica или другими MPP/OLAP-системами.

Будет плюсом

— Kafka;  

— Iceberg;  

— Trino;  

— Docker / Kubernetes;  

— CI/CD;  

— понимание подходов Data Mesh;  

— участие в open-source или собственные технические проекты.

Условия

— full-time;  

— удаленный формат работы;  

— гибкое начало рабочего дня;  

— корпоративная техника;  

— испытательный срок 3 месяца;  

— расширенный пакет бенефитов после испытательного срока: медицинская страховка, бюджет на спорт / языки / дополнительное медицинское покрытие, дополнительные оплачиваемые дни отдыха;  

— внутренние технические встречи, тренинги и возможность участия в профессиональных конференциях и обучении.

Процесс

Знакомство с рекрутером → короткий технический скрининг → технические секции по SQL, DWH и Python → для кандидатов Senior-уровня дополнительная секция по архитектуре и проектированию → встреча с командой.