Big Data Engineer

100K ₽–150K ₽/мес
Опубликовано 10.08.2026

О позиции

Вакансия предназначена для Junior Big Data Engineer, который будет заниматься разработкой и поддержкой пайплайнов обработки больших данных. Основные технологии, с которыми предстоит работать, включают Spark и Hadoop. Вы будете взаимодействовать с распределёнными системами хранения, такими как HDFS и S3, а также писать ETL-процессы на языках Python и Scala.

Чем вы будете заниматься

  • Разработка и поддержка пайплайнов обработки больших данных с использованием Spark и Hadoop.
  • Работа с распределёнными системами хранения данных, такими как HDFS и S3.
  • Написание ETL-процессов на Python и Scala.

Требования

  • Знание Python и Scala.
  • Основы SQL.
  • Понимание распределённых систем.
  • Опыт работы с Spark будет плюсом.

Что мы предлагаем

  • Удалённая работа с гибким графиком.
  • Заработная плата в диапазоне 100 000 – 150 000 ₽.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
6.5
6.5 из 10
оценка совпадения

Вакансия предлагает хорошие условия для начинающего специалиста в области больших данных. Однако, описание вакансии могло бы быть более детализированным.

Кто здесь добьётся успеха

Глубокие знания в Python и Scala для разработки ETL-процессов, а также опыт работы с библиотеками Spark.

Способность самостоятельно решать проблемы и адаптироваться к изменениям, что важно в условиях удаленной работы.

Опыт работы с распределёнными системами хранения данных, такими как HDFS и S3, для эффективной обработки больших объемов данных.

Аналитический склад ума и внимание к деталям, что позволяет точно разрабатывать и поддерживать пайплайны обработки данных.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Big Data Engineer (Сейчас)Senior Big Data Engineer (1–2 года)Data Architect (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python 2026
$30B
Годовой рост
10.2%
Внедрение AI
75%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
PythonScalaSpark
Растущий спрос
Machine LearningData VisualizationCloud Computing
Снижающийся спрос
MapReducePig Latin

Тренды отрасли

Увеличение использования облачных платформ
По данным Gartner, 60% компаний в России планируют перейти на облачные решения для обработки данных к 2026 году.
Рост популярности автоматизации ETL процессов
Согласно отчету Forrester, 45% организаций уже внедрили автоматизацию ETL, что ускоряет обработку данных на 30%.

Новости Data Engineering

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев