Data Engineering Lead — ClickHouse WaltОпубликовано 03.11.2026

569K ₽–708K ₽/мес

Опубликовано 03.11.2026

оценка на руки

Удалённо Team Lead Crypto/Web3 Data Engineering Data Warehousing ClickHouse AI Large Language Models Team Leadership

569K ₽–708K ₽/мес

оценка на руки

Что за роль

Walt (ранее Wallet) — платформа для операций с криптовалютой Toncoin в Telegram. Компания насчитывает более 350 человек. В роли Data Engineering Lead важны опыт работы с архитектурами DWH и управления командой, а также знание ClickHouse и AI/LLMs.

Требования

Опыт работы с архитектурами DWH.
Опыт управления командой.
Знание ClickHouse и AI/LLMs.

Что мы предлагаем

Удалённый формат работы.

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенно проектирует и развивает DWH на ClickHouse: выбирает модели данных и схемы хранения, учитывает особенности аналитических запросов и добивается надёжной работы с растущими объёмами данных о криптооперациях Toncoin.

→

Умеет превращать AI и большие языковые модели в практические возможности для платформы — оценивает, какие данные и архитектурные решения нужны для интеграции таких сценариев, не жертвуя качеством и устойчивостью хранилища.

→

Уже имеет лидерский опыт: задаёт техническое направление команде инженеров данных, распределяет ответственность за архитектуру и поставку решений, помогает специалистам расти и принимает взвешенные решения на уровне всей платформы.

→

Комфортно работает удалённо в крупной технологической компании: ясно фиксирует архитектурные решения и приоритеты, координирует работу распределённой команды и сохраняет самостоятельность в быстро меняющейся криптоиндустрии.

Ресурсы для обучения

→Сетевой инженер (уровень CCNA +)Курс

Карьерный путь

Руководитель инженерии данных по ClickHouse в Walt (Сейчас)→Старший руководитель инженерии данных — отвечает за несколько команд и развитие платформы данных и аналитики (Через 1–2 года)→Директор по данным или руководитель платформы данных — определяет стратегию DWH, аналитики и применения ИИ в продуктах компании (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка платформ для аналитики данных, 2026

$150B

Прогнозируемый годовой рост рынка

13%

Компании, использующие генеративный AI в аналитике данных

33%

Инвестиции в генеративный AI в 2025 году

$37B

Навыки и требования

Обязательные

Data EngineeringData WarehousingClickHouse

Растущий спрос

Проектирование аналитических платформ для LLM: векторные индексы, RAG и потоковая индексация данныхApache Kafka и потоковая обработка для аналитики в реальном времени с ClickHouseОркестрация и трансформации данных: Apache Airflow, dbt и контроль качества данных

Снижающийся спрос

Hadoop MapReduce для новых аналитических платформ — уступает облачным хранилищам и движкам распределённой обработкиРучное управление пакетными ETL-процессами на основе cron и самописных скриптов

Тренды отрасли

ClickHouse становится основой аналитики в реальном времени

Компании переносят высоконагруженную событийную аналитику из пакетных DWH в колоночные OLAP-системы. Для лидов актуальны шардирование, моделирование таблиц под реальные запросы, контроль кардинальности и оптимизация стоимости хранения; в глобальном масштабе ClickHouse особенно востребован в observability, продуктовой аналитике и аналитике телеметрии.

Конвейеры данных адаптируются к RAG и корпоративным LLM

По оценкам отраслевых исследований, около трети организаций уже используют генеративный AI хотя бы в одной бизнес-функции. Для дата-инженерных команд это означает новые задачи: обновление данных с низкой задержкой, управление метаданными и происхождением данных, а также подготовка надёжных наборов для поиска и RAG. Практический приоритет — измерять свежесть, полноту и качество контекста, а не только пропускную способность конвейера.