Н

Проектные вакансии: Data Engineer, Data Analyst, BI, QA (Middle–Lead)

У меня сейчас в работе есть проектные вакансии для IT-специалистов. Может быть, такой формат подойдет кому-то из вас или ваших знакомых.

Неизвестный работодатель

Зарплата не указанаРоссияКазахстанУзбекистанБеларусьАрменияКиргизияАзербайджанТаджикистанМолдоваУдалёнка

У меня сейчас в работе есть проектные вакансии для IT-специалистов. Может быть, такой формат подойдет кому-то из вас или ваших знакомых.

Заказчики чаще всего IT-компании и интеграторы. Проекты бывают для банков и финтеха, ритейла, промышленности и логистики, а также телекома, энергетики и медицины.

В этом посте собрал роли, связанные с данными и тестированием. Но не везде сейчас есть потребность, просто указал роли и требования, которые встречаются, чтобы можно было откликнуться на будущее:)

Data Engineer / DWH
По уровню разбег идет от Middle до Lead, чаще всего нужен Senior. Важны SQL, Python, построение ETL/ELT-процессов, Airflow и Spark. В отдельных проектах пригодятся dbt, Hadoop, Kafka и опыт работы с облачными платформами.

Data Analyst
Встречаются уровни от Middle до Senior. Обычно нужны уверенный SQL - JOIN, CTE, оконные функции, Python и BI-инструменты. В проектах для CRM и маркетинга могут быть важны A/B-тесты и умение объяснять бизнесу результаты анализа.

BI-разработчик / BI-аналитик
По уровню от Middle до Lead или Expert. Важны SQL, подготовка и моделирование данных, создание дашбордов. Из инструментов встречаются Power BI и DAX, Superset, FineBI, Qlik, Tableau и Grafana, стек зависит от проекта.

QA Manual
Обычно нужен уровень от Middle до Senior/Expert. Важны функциональное и регрессионное тестирование, тест-кейсы и документация, проверка API и пользовательских интерфейсов. В работе могут использоваться Postman, Swagger, SQL, Jira и Confluence.

QA Automation / AQA / SDET
По уровню от Middle до Senior+. Важны автоматизация API- и UI-тестов и опыт с Java, Python или C#. Примеры стека: Java с Rest Assured или JUnit, Python с Playwright, C# с xUnit. В отдельных проектах встречаются Windows Desktop и TestComplete.

Проекты разной длительности. В основном работа удаленная, иногда бывает гибрид. Рассматривают специалистов в большей степени из России, реже всего из РБ и стран СНГ. Оформление только через ИП.

Если вам подходит проектный формат, то вы можете написать мне в ТГ ••••••••

Похожие вакансии Data Engineer

hh.ru
rdp.ru

Senior/Tech Lead Data Engineer

rdp.ruАвтоподнятие
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Мы проектируем и внедряем ключевые элементы архитектуры российского сегмента сети Интернет. Являемся разработчиком передовых программно-аппаратных комплексов для управления телеком-инфраструктурой.

Входим в контур группы компаний ПАО «Ростелеком» и являемся стратегическим активом АО «Градиент». Наши аппаратные платформы развернуты на сетях передачи данных ведущих федеральных операторов связи.

Разработка ведется в рамках стратегических государственных инициатив по цифровому суверенитету страны. Среди организаций, доверяющих нашим технологиям, — профильные ведомства федерального уровня: Роскомнадзор и Минцифры России.

О проекте:

Мы развиваем систему постанализа сетевого трафика, работающую с высоконагруженными потоками данных.

Система агрегирует данные из сотен источников, обрабатывает входной стриминг на уровне сотен тысяч событий в секунду и продолжает масштабироваться — в ближайшее время планируется подключение более 10 дополнительных источников данных.

Чем предстоит заниматься:

  • Проектирование и реализация сложных batch и streaming пайплайнов в новом Lakehouse-стеке;
  • Участие в построении новой data-платформы с нуля;
  • Проектирование схем хранения и оптимизация Iceberg-таблиц;
  • Оптимизация Spark и Trino под highload и near-real-time требования;
  • Проектирование решений с учётом роста объёмов данных и нагрузки;
  • Разбор и устранение сложных инцидентов производительности;
  • Внедрение и развитие практик Data Quality;
  • Проведение код-ревью;
  • Менторинг старших инженеров и инженеров данных;
  • Принятие технических решений в рамках архитектуры платформы.

Что мы ожидаем:

1. Глубокая инженерная экспертиза.
• 5+ лет опыта в Data Engineering;
• Продвинутый опыт работы со Spark (batch и streaming);
• Практический опыт построения потоковой обработки на Flink;
• Отличное знание SQL и опыт оптимизации под большие объёмы данных;
• Уверенное понимание брокеров сообщений: гарантии доставки, порядок, дубли, поведение при переполнении. Не привязано к продукту — у нас Kafka, но важен принцип;
• Уверенное владение Python, включая PySpark;
• Уверенное владение Java: потоковые джобы пишутся на ней;
• Опыт работы с Trino.

2. Работа с распределёнными системами.
• Опыт работы с distributed storage (S3 или аналоги);
• Понимание принципов Data Lake / Lakehouse;
• Опыт проектирования таблиц под большие объёмы данных (partitioning, compaction, storage layout);
• Опыт работы с Iceberg / Delta Lake или глубокое понимание их принципов;
• Понимание принципов построения отказоустойчивых и горизонтально
масштабируемых data-систем.

3. Проектирование и развитие новой платформы.
• Опыт проектирования и построения data-платформ или крупных подсистем с нуля;
• Понимание принципов построения Lakehouse-архитектуры;
• Опыт выбора и обоснования технических решений на уровне отдельных
компонентов и пайплайнов;
• Понимание подходов к масштабированию платформы при росте объёмов данных и нагрузки;
• Опыт проектирования решений с учётом отказоустойчивости, производительности и эксплуатационных требований.

4. Производительность и надёжность.
• Опыт оптимизации Spark-job'ов;
• Понимание причин деградации производительности в distributed-среде;
• Опыт работы с highload-потоками;
• Опыт внедрения и поддержки Data Quality механизмов;
• Понимание SLA витрин и требований к near-real-time обработке;
• Опыт работы с потоками, где задержка от источника до хранилища нормирована;
• Опыт инструментирования пайплайнов метриками и построения по ним
оповещений;
• Опыт разбора сложных проблем производительности и поиска bottleneck'ов в распределённых системах.

5. Техническое лидерство (execution-level).
• Опыт проектирования сложных пайплайнов;
• Опыт код-ревью;
• Способность самостоятельно принимать технические решения в рамках архитектуры;
• Умение декомпозировать сложные инженерные задачи.

Будет плюсом:

  • Опыт работы с различными типами СУБД и хранилищ данных: RDBMS, columnoriented, Graph DB, Search / Full-text engines;
  • Опыт работы с Kubernetes;
  • Понимание практик Infrastructure as Code;
  • Опыт работы с GitOps;
  • Опыт работы с protobuf и Parquet;
  • Опыт работы с ClickHouse;
  • Опыт работы с каталогом данных: описания, происхождение данных, проверки качества;
  • Опыт работы с BI-системами, в частности Apache Superset;
  • Понимание различных моделей данных (Star / Snowflake, Data Vault, Anchor Modeling);
  • Понимание предметной области: сетевой трафик, потоки и сессии, SNI / IP.

Условия работы:

  • Работа в аккредитованной IT компании;
  • Трудоустройство в соответствии с ТК РФ;
  • Белая заработная плата (оклад обсуждаем с успешным кандидатом после прохождения технического интервью);

  • График работы: 5/2;
  • Возможность работать удаленно;
  • Офис находится в БЦ "Трио" на метро Динамо (или мцд Гражданская);
  • И плюшки ниже :) ↴
Соц.сети

Senior Data Engineer

Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

Senior Data Engineer в ••••••••

📍Remote
💎5+ лет опыта, Azure, SQL, Python/PySpark, English B2+
🚀Фаундер и CEO — Сергей Галуза

•••••••• — международная компания, которая занимается разработкой ПО и IT-консалтингом для бизнеса.

Размер команды — 201-500

Узнать подробнее и откликнуться:
••••••••

Другие вакансии:
— ••••••••
— ••••••••

hh.ru
Зарплата не указанаРоссияЕкатеринбургОфис

ЭР-Телеком Холдинг — один из лидеров российского телеком-рынка, предоставляющий инновационные услуги для миллионов клиентов по всей стране. Мы ценим вызов, надежность и честность, развиваем цифровую инфраструктуру для жизни и создаём условия для профессионального роста каждого сотрудника. Присоединяйтесь к команде, которая меняет будущее!

Чем предстоит заниматься

  • Проектировать и реинжинирить корпоративное хранилище данных (DWH) и целевую структуру Data Lake: логические и физические модели, выбор технологического стека, оценка архитектурных рисков;
  • Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-процессы: извлечение данных из биллинговых и других ИС, очистка, обогащение, агрегация, загрузка в хранилище;
  • Писать production-код на SQL, PL/SQL и Python: витрины данных, скрипты обработки, интеграции по REST/SOAP API;
  • Оптимизировать производительность: хинты, индексы, партиционирование, материализованные представления, рефакторинг ETL-процессов и объектов хранилища;
  • Обеспечивать качество данных: автоматизированные DQ-проверки, мониторинг своевременности загрузки, анализ инцидентов и корректирующие действия;
  • Настраивать ролевую модель доступа и обеспечивать безопасность данных (152-ФЗ / GDPR);
  • Интегрировать хранилище с BI-инструментами, микросервисами и внешними платформами;
  • Выстраивать процессы CI/CD для данных: автотестирование, релизы, мониторинг.
  • Вести документацию: архитектурные диаграммы, регламенты, метаданные; разрабатывать инструменты автодокументации;
  • Проводить code review и архитектурные ревью, формировать инженерные стандарты команды;
  • Наставлять junior/middle-разработчиков, участвовать в подборе кандидатов;
  • Взаимодействовать с бизнес-заказчиками, стейкхолдерами и командами смежных ИС; участвовать в планировании и оценке трудоёмкости задач.

Что мы ожидаем от кандидата

  • Опыт проектирования и оптимизации DWH / Data Lake от 3 лет;
  • Высшее профильное образование;
  • Уверенное владение SQL и PL/SQL: оконные функции, CTE, чтение планов выполнения, оптимизация запросов;
  • Опыт разработки ETL-процессов на промышленном инструменте (Airflow, ODI, Talend, SSIS, Pentaho, NiFi или аналог);
  • Уверенный Python для скриптов и обработки данных;
  • Понимание принципов OLTP и OLAP, различий и сценариев применения;
  • Опыт работы с реляционными (SQL) и нереляционными (NoSQL) базами данных;
  • Знание API: протоколы REST/SOAP, JSON; опыт работы с шинами данных (ESB) и брокерами очередей (Kafka, RabbitMQ);
  • Опыт разработки витрин данных на основе биллинговых или аналогичных ИС№
  • Понимание методов управления качеством больших данных;
  • Опыт работы в Agile/Scrum, в кросс-функциональных командах;
  • Умение работать в Git, вести документацию в Jira / Confluence.

Будет плюсом:

  • Сертификаты в области архитектуры хранилищ данных, Big Data или SQL;
  • Понимание алгоритмов машинного обучения и принципов работы нейросетей;
  • Опыт внедрения паттернов Data Mesh / Data Fabric.
Мы предлагаем:
  • Работу в федеральном телекоммуникационном Холдинге;
  • Трудоустройство согласно ТК РФ;
  • Полностью официальную белую заработную плату;
  • Для сотрудников действует корпоративный зарплатный проект со специальными выгодными предложениями в Дом.ру Банке (Урал ФД);
  • Программу ДМС: доступ к качественным медицинским услугам, лечению без длительных ожиданий, очередей и дополнительных затрат для сотрудников компании;
  • Профессиональное и личное развитие, возможности карьерного роста;
  • Предоставление корпоративной мобильной связи;
  • Работу стабильной команде профессионалов, участие в интересных масштабных проектах;
  • Бонусное подключение к телеком-услугам Дом.ru по тарифу «Сотрудник»;
  • Корпоративную систему обучения персонала и реальные возможности для роста и развития;
  • Скидки на услуги связи, бонусы от партнеров (Best Benefits, Skyeng, Skillbox, S7 и др.) и участие в сообществах по интересам (спорт, здоровое питание, книжный клуб, блогинг и др.).

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