пегас-агро

Инженер по данным (Без удаленного формата работы) (Python)

Поддержка текущих процессов экстракции трансформирования и загрузки данных.

пегас-агро

Зарплата не указанаРоссияСамараОфис
Обязанности:
  • Поддержка текущих процессов экстракции трансформирования и загрузки данных.
  • Разработка новых ETL/ELT процессов.
  • Поддержка и обслуживание стека airflow ,ni-fi, kafka, rabbit, amgp.
  • Планирование перехода на промышленную шину данных.
Требования:
  • Уверенный SQL: JOIN, GROUP BY, оконные функции уровня "чтение и понимание"
  • Базовый Python: функции, словари/списки, работа с библиотеками, чтение чужого кода.
  • Понимание API и HTTP запросов, умение получить данные по документации.
  • Docker уровня "понимание/ зачем контейнер/могу запустить образ/
  • Linux и консоль без паники: зайти по SSH, посмотреть логи, что-то найти.
  • Git: коммит, ветка, пулл-реквест.

Похожие вакансии Data Engineer

hh.ru
E

Senior Data/Lineage Engineer

evrone.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Привет! Команда Evrone занимается продуктовой разработкой стартапов и помогает в цифровой трансформации бизнеса в России, США и Европе. Думаю, что вы о нас слышали от Григория Петрова (Evrone Devrel).

Ищем Data/Lineage инженера уровня Senior. Заработная плата зависит от уровня и определяется после прохождения технического собеседования.

Проект в домене MedTech, формирование устойчивого контура идентичности, схем данных, происхождения и хранения артефактов в платформе in-silico drug discovery.

Стадия проекта: рабочий прототип, целевая архитектура не зафиксирована окончательно.

Среда: преимущественно on-prem и air-gap, возможны shared trust zone, dedicated cell и burst-очередь во внешний cloud.

Бизнес-задача роли: не допустить потери истории кандидатов и результатов вычислительных экспериментов при развитии платформы и замене отдельных инфраструктурных компонентов. Downstream-стадии должны получать входные данные по устойчивому идентификатору предшественника и ссылке на объектное хранилище, а не по локальному пути на GPU-ноде.

Задачи:

  • Разобрать текущие источники данных, lineage-теги, выходные схемы и сценарии, где успешный статус задачи не гарантирует наличие скачиваемого файла;
  • Зафиксировать правила идентичности сущностей. На текущем этапе — дисциплина тегов при enqueue; целевой контур — compound registry с соответствием `InChIKey ↔ internal id`;
  • Версионировать `output_schema` и extractors для Vina, OpenFE, ADMET, Lilly, triage, nomination и MADD;
  • Обеспечить читаемость старых артефактов после появления новых версий схем;
  • Настроить происхождение между стадиями в формате OpenLineage `START / COMPLETE / FAIL` или эквиваленте;
  • Реализовать audit exporter без создания второго журнала статусов рядом с оркестратором;
  • Ввести QC артефактов. Объект в MinIO/S3 должен скачиваться и парситься; `completed` без файла должен завершаться явной ошибкой;
  • Перевести downstream-получение входов на идентификаторы и `s3://`, исключив зависимость от локальных путей;
  • Согласовать контракты схем через JSON Schema и YAML handoff, а также glossary научных метрик совместно с backend и R&D;
  • Закрепить инварианты автоматизированными тестами и передать документацию внутренней команде

Что для нас важно:

  • Уверенный Python;
  • SQL и PostgreSQL, включая миграции и понимание Row-Level Security;
  • Опыт построения пайплайнов, где объектное хранилище является source of truth;
  • Практический опыт data contracts, schema evolution и lineage;
  • Работа с файловыми и бинарными артефактами, а не только с таблицами DWH;
  • Опыт проектирования устойчивой идентичности сущностей независимо от оркестратора;
  • Умение фиксировать инварианты тестами и передавать решение внутренней команде

Будет ОГРОМНЫМ плюсом:

  • Понимание семантики OpenLineage, Marquez или DataHub без привязки решения к конкретному бренду;
  • Опыт MLOps или научных пайплайнов с артефактами: ClearML, MLflow, Flyte, Nextflow или Airflow;
  • RDKit, SDF и Parquet, JSON Schema;
  • Опыт on-prem или air-gap окружений

Результат первых 60–90 дней:

  • Карта разрывов lineage на пути `enqueue → nomination`;
  • Работающие инварианты «нет обязательных тегов — нет enqueue» и «нет файла — нет успешного завершения»;
  • Версии extractors согласованы с `tools.manifest`;
  • Принято решение по audit-событиям без появления второго source of truth;
  • Зафиксирован контракт данных, не зависящий от API ClearML;
  • Критичные инварианты покрыты тестами, документация передана внутренней команде

Вне скоупа:

  • Интерпретация SAR и критерии nomination;
  • SDTM/ADaM, SEND, ELN/LIMS, RWE и GLP system of record;
  • GPU-очереди и выбор замены ClearML как workload manager;
  • BFF и UI, кроме стыков по схемам, скачиванию и идентичности;
  • Построение нового data lake или DWH

Почему Evrone:

  • Мы занимаемся технически сложными, высоконагруженными, наукоёмкими проектами, проектами с большой бизнес логикой или большой серверной инфраструктурой. Нам доверяют: аналитику, проектирование интерфейсов и дизайн, разработку, инфраструктуру и эксплуатацию. Мы становимся технической командой проекта целиком или консультируем и расширяем возможности существующих команд наших клиентов.
  • Кроме того, Evrone помогает развиваться сообществу разработчиков. Мы делаем самую большую в России конференцию по Ruby — RubyRussia, проводим технические митапы, делаем свой новостной дайджест, а также спонсируем и помогаем в проведении конференций по Go, Python, React/Vue и функциональным языкам.
  • Наши инженеры выступают на ведущих конференциях России и Европы и вносят вклад в Open Source проекты, мы берем интервью у лидеров комьюнити и пишем статьи на самые горячие темы индустрии. В этом году мы ставили стенд и выступали на конференциях Highload и TeamLeadConf.
  • Вся команда работает удаленно с 2008 года. Мы знаем как организовать распределенную разработку комфортно и эффективно. Есть офисы для работы и встреч в Москве и Воронеже, а также офисы продаж в Сан-Франциско и Берлине.

Что предлагаем:

  • Удаленную фултайм работу и мягкий график. Достаточно синхронизировать тайм-зоны и иметь пересечения рабочего времени с командой;
  • Качественный онбординг и hr-менеджмент (1:1, Grow Review). По желанию меняем проекты, не даем стагнировать. При формировании команды проекта учитываем профессиональные или личные интересы разработчиков;
  • Работу в разновозрастном, разнополом и потрясающе дружном и профессиональном коллективе;
  • Хорошо организованный воркфлоу, отсутствие бюрократии. Работа на доверии.
  • Наши разработчики работают только над одним проектом. Без постоянных переключений между ними.

Одна из ценностей Evrone – работа с удовольствием.

Для этого мы придумали Evrone Benefits. Каждому из нас выделяется годовой бюджет, автоматически пополняемый каждый новый год вашей работы в Evrone. Его можно потратить на полезные категории трат, направленные на:

  • ДМС и здоровье;
  • Спорт и абонемент для фитнеса или инвентарь для спорта;
  • Курсы иностранного языка;
  • Техника для работы и улучшение рабочего места;
  • Обучение: курсы, тренинги, мастер-классы, семинары, книги и конференции.

Бонусы и премии:

  • Повышение зарплаты по мере роста компетенций (по результатам ассесмента);
  • Премии за привлечение новых сотрудников и новых клиентов;
  • Дополнительная премия за выступления на конференциях и митапах;
  • У вас есть возможность принять участие в проведении технических интервью специалистов, которые могут стать вашими коллегами. Проведение интервью оплачивается.

Обучение и рост компетенций:

  • Проводим митапы. Вы можете быть как и слушателем, так и спикером;
  • У нас есть культура менторства. В повседневных задачах и планировании карьеры будет помогать наставник;
  • Развивать профессиональный уровень можно с помощью системы ассессмента Evrone Challenge;
  • Есть внутренняя библиотека с электронными книгами и записанными курсами;
  • Работаем и дружим с западными заказчиками, есть возможность практиковать свой английский.

Возможность стать докладчиком или автором:

  • Если вы хотите выступить на оффлайн конференции, мы поможем вам подготовить контент для доклада и сделаем крутые слайды. DevRel Evrone (Григорий Петров) поможет подготовиться к выступлению на конференции, окажем поддержку на самой конференции и подготовим материалы с вашим докладом.
  • Если вы хотите выступить на онлайн конференции, помимо помощи по подготовке доклада и подбору конференции, мы организуем вам студийную съемку или трансляцию вашего доклада;
  • У нас есть блоги на всех популярных платформах России и мира. Наши редакторы и профессиональные авторы еженедельно выпускают новые материалы;
  • Если вы написали статью, мы нарисуем для нее иллюстрации и поможем вам ее оформить и опубликовать. Если у вас есть только идея - редакторы помогут сформулировать мысли, оформить пост самостоятельно и правильно опубликовать для максимального охвата.

Возможность прокачаться в Open Source:

  • Если у вас есть популярные open source проекты – мы поможем с их продвижением и окажем поддержку в развитии;
  • Если вы контрибьютите в популярные проекты с открытым исходным кодом, мы оплатим часы, которые вы на это потратили.
  • Если вы ничего этого не делаете, но очень хочется начать – в Evrone есть менторы, которые помогут вам сделать первые шаги: подберут задачки для старта, помогут решить их и правильно оформить pr.

Отдых и развиртуализация:

Мы проводим ежегодный фестиваль Evrone Fest, на котором собирается вся наша команда, а также тематические встречи в различных городах. Поэтому, где бы вы ни находились, мы будем рады увидеться лично.

Сайты компаний
andersen

Data Engineer

andersenАвтоподнятие
Зарплата не указанаАрменияПортугалияОАЭКатарАргентинаАвстрияАлматыГибрид

Andersen is hiring a Data Engineer for a project automating revenue reconciliation processes and enhancing financial data accuracy, transparency, and operational efficiency.

The customer is a global investment management firm providing tailored investment solutions to institutional and private clients. It combines financial expertise with long-term investment strategies to help clients achieve their objectives while adapting to changing market conditions. The organization focuses on innovation, responsible investing, and operational excellence, continuously enhancing its capabilities to deliver sustainable value and support long-term growth.

The project is focused on automating revenue reconciliation processes within a large-scale data platform initiative. It aims to ensure accurate and efficient reconciliation of payments received through external payment providers, including driver and courier balance top-ups and commission deductions, while improving financial data accuracy, transparency, and operational efficiency.

  • Gathering and clarifying requirements from marketing analysts and BI, and turning them into changes to attribution logic, sources and data marts.
  • Leading the migration of the attribution pipeline (dbt models, Airflow DAGs, sources) to the core DWH platform. Running old and new in parallel and reconcile them before switching over.
  • Building and optimizing incremental data marts in BigQuery (dbt/SQL) and Airflow, including recalculations and backfills.
  • Designing and implementing data quality checks and investigating discrepancies against product and source data.
  • Performing deep-dive analysis of external inputs (AppsFlyer, ad network cost feeds, Google Sheets dictionaries, upstream marts) to keep data flowing reliably from source to consumption.
  • Participating in testing, data validation and release processes, including repointing downstream consumers.
  • Maintaining technical documentation for the domain and spreading knowledge across the team.
  • Experience as an Analytics Engineer / DWH Engineer / Data Analyst working with DWH for 3+ years.
  • Hands-on experience with data warehouses.
  • Strong understanding of DWH architecture and data layers (ODS, Data Marts).
  • Understanding of incremental loads, historical data handling and deduplication.
  • Expert SQL skills.
  • Experience designing and optimizing data marts.
  • Experience with BigQuery or similar columnar DB.
  • Experience with dbt on large incremental projects.
  • Experience migrating pipelines between platforms with data parity validation.
  • Experience with Airflow or a similar orchestration tool.
  • Knowledge of Python for data processing and ETL tasks.
  • Ability to work with stakeholders and translate business needs into data requirements.
  • Level of English – from Intermediate+ or above.
  • Experience working with mobile and marketing attribution data using AppsFlyer, Adjust, or Branch, including ad network cost data, SKAN, and ATT.
  • Familiarity with ad fraud detection and analytics, particularly AppsFlyer Protect360.
  • Experience with GCP, including Cloud Storage and Dataform.
  • Experience with analytics and BI tools such as Lightdash, Looker, and Tableau.
  • Experience in teamwork with leaders in FinTech, Healthcare, Retail, Telecom, and others. Andersen cooperates with such businesses as Samsung, Siemens, Johnson & Johnson, BNP Paribas, Ryanair, Mercedes, TUI, Verivox, Allianz, T-Systems, etc..
  • The opportunity to change the project and/or develop expertise in an interesting business domain.
  • Job conditions – you can work both fully remotely and from the office or can choose a hybrid variant.
  • Guarantee of professional, financial, and career growth! The company has introduced systems of mentoring and adaptation for each new employee.
  • The opportunity to earn up to an additional 1,000 EUR per month, depending on the level of expertise, which will be included in the annual bonus, by participating in the company's activities.
  • Access to the corporate training portal, where the entire knowledge base of the company is collected and which is constantly updated.
  • Bright corporate life (parties / pizza days / PlayStation / fruits / coffee / snacks / movies).
  • Certification compensation (AWS, PMP, etc).
  • Referral program.
  • Private health insurance and sports compensation, depending on the type of employment.

Join us!

Сайты компаний
яндекс

Инженер данных в Финтех

яндексАвтоподнятие
Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указана

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

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