Data Engineer для финтех-продуктов Опубликовано 05.11.2026
Что за роль
Команда создаёт финтех-продукты для международных проектов. Инженер данных будет работать с источниками из процессинговых систем и автоматизированной банковской системы, а также готовить данные для Data Lake и DWH.
Чем вы будете заниматься
- Проектировать и поддерживать интеграции источников данных.
- Следить за актуальностью входящих данных и реагировать на инциденты.
- Готовить данные для загрузки в Data Lake и DWH.
- Разрабатывать и оптимизировать витрины для BI-отчётности в Superset и Power BI.
- Проверять качество данных, выявлять аномалии и устранять причины ошибок.
- Поддерживать актуальность данных, соблюдать SLA и восстанавливать работу после аварий.
Требования
- Отличное знание SQL (DDL/DML) и оптимизации запросов в PostgreSQL.
- Хорошее знание SQL (DDL/DML) в ClickHouse.
- Навыки работы с Python, написания и поддержки DAG в Airflow, опыт с асинхронными сервисами.
- Навыки конфигурирования PostgreSQL.
Что мы предлагаем
- Работу в Казани с релокацией.
- Участие в международных проектах.
Кто здесь добьётся успеха
Уверенно владеет SQL и PostgreSQL, умеет проектировать интеграции с процессинговыми системами и автоматизированными банковскими системами, где важны точность транзакционных данных и корректная обработка изменений.
Практично применяет Python и Apache Airflow для надёжных загрузок в озеро данных и хранилище данных: продумывает повторные запуски, контроль свежести данных и реакцию на сбои.
Для специалиста среднего уровня характерно системное внимание к качеству: он выявляет пропуски, дубли и расхождения, настраивает проверки данных и использует ClickHouse для эффективной аналитической обработки.
Комфортно работает в офисном режиме и предпочитает разбираться в источниках и инцидентах напрямую с командой; умеет превращать запросы аналитиков в понятные наборы данных и отчёты для Superset и Power BI.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости FinTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев