Data Engineer — Python и SQL Авиасейлс

247K ₽–307K ₽/мес
Опубликовано 05.11.2026
оценка на руки

Что за роль

Авиасейлс ищет инженера данных с опытом от двух лет. Работа связана с высоконагруженными потоковыми и пакетными пайплайнами.

Чем вы будете заниматься

  • Разрабатывать процессы тестирования данных.
  • Строить высоконагруженные streaming- и batch-пайплайны.

Требования

  • Опыт работы инженером данных от двух лет.
  • Отличное знание Python и SQL.
  • Самостоятельность, ответственность и умение взаимодействовать с разными командами.
  • Желание развиваться и выстраивать процессы.

Будет плюсом

  • Опыт с Apache Spark, Apache Airflow и Trino.
  • Опыт с Kubernetes, Terraform и AWS.
  • Навыки работы с ИИ-агентами, например Claude Code и Codex.

Что мы предлагаем

  • Полная занятость и удалённый формат.
  • Условия оплаты обсуждаются по итогам собеседования.

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенно владеет Python и SQL и уже имеет не менее двух лет опыта в инженерии данных: умеет проектировать и поддерживать высоконагруженные потоковые и пакетные пайплайны с Apache Spark, Airflow и Trino.

→

Считает качество данных частью разработки: продумывает проверки и тесты для пайплайнов, выявляет сбои и аномалии до того, как они повлияют на аналитику или продукты Авиасейлс.

→

Самостоятельно ведёт задачи от проектирования до эксплуатации: понимает, как развёртывание в Kubernetes и управление инфраструктурой через Terraform влияют на надёжность и масштабирование обработки данных.

→

Комфортно работает удалённо и ответственно координирует изменения с командами, зависящими от данных; умеет объяснить технические компромиссы и заранее сообщить о рисках в критичных пайплайнах.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Инженер данных — Python и SQL (Сейчас)→Старший инженер данных: проектирование надёжных потоковых и пакетных платформ и развитие стандартов тестирования данных (Через 2–4 года)→Ведущий инженер данных или архитектор платформы данных: техническое направление инфраструктуры и масштабируемых систем обработки данных (Через 4–6 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python-разработки, 2026
$3,1 млрд
Годовой рост рынка Python-разработки
18,0%
Использование AI-инструментов в разработке на Python
76%
Рост инвестиций в генеративный AI и платформы данных
+35%

Навыки и требования

Обязательные
PythonSQLData Testing
Растущий спрос
Apache Iceberg и lakehouse-архитектураdbt и автоматизированное тестирование качества данныхKafka и Apache Flink для потоковой обработки данных
Снижающийся спрос
Hadoop MapReduce для новых аналитических платформApache Sqoop для переноса данных между реляционными БД и Hadoop

Тренды отрасли

Lakehouse становится стандартной архитектурой аналитических платформ
Открытые табличные форматы, включая Apache Iceberg, используют для объединения пакетной и потоковой обработки поверх объектного хранилища. Инженеру данных полезно освоить эволюцию схем, управление каталогами и работу Spark/Trino с Iceberg; эти навыки применимы и в распределённых командах, и при построении платформ с открытым стеком.
Потоковая обработка дополняет пакетные пайплайны
По оценкам отраслевых обзоров, около 40% организаций уже используют потоковую обработку данных хотя бы в отдельных сценариях. Для Python-инженера это означает рост ценности навыков Kafka, Flink, контроля задержек и гарантий доставки; Airflow при этом остаётся уместным для оркестрации пакетных и гибридных процессов.

Новости Travel

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев