Data Engineer для финтех-продуктов Технократия

283K ₽–352K ₽/мес
Опубликовано 05.11.2026
оценка на руки

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

Инженер данных для финтех-продуктов (Сейчас)→Старший инженер данных — отвечает за архитектуру потоков из банковских и процессинговых систем, надёжность загрузок и стандарты качества данных (Через 1–2 года)→Ведущий инженер данных или архитектор данных финтех-платформы — определяет развитие озера данных и хранилища для международных продуктов (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка СУБД в России, 2026
$1,2 млрд
Годовой рост рынка СУБД
12%
Внедрение AI в аналитику данных
около 35%
Инвестиции в платформы данных
+20%

Навыки и требования

Обязательные
SQLPostgreSQLClickHouse
Растущий спрос
Apache Kafka и CDC для потоковой загрузки данныхdbt и тестирование трансформаций SQLClickHouse: оптимизация схем, партиционирование и настройка производительности
Снижающийся спрос
Oracle Database в новых проектах, где достаточно PostgreSQL или ClickHouseРучные ETL-процессы и пакетные загрузки на скриптах вместо оркестрации Airflow

Тренды отрасли

Импортозамещение и развитие отечественного стека данных
Финансовые и технологические компании продолжают переносить аналитические нагрузки с зарубежных СУБД на PostgreSQL и совместимые решения. Кандидатам полезно показать опыт миграции схем, SQL-кода и процедур, а также проверки качества данных после переноса.
Сближение DWH и потоковой аналитики
ClickHouse всё чаще используют для быстрой аналитики событий и продуктовых метрик, дополняя классические хранилища и пакетную обработку. Практический навык работы с Kafka или CDC и проектирования витрин с низкой задержкой усиливает профиль инженера данных.

Новости FinTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев