Data QA по интеграции внешних источников CenticoreОпубликовано 05.11.2026

200K ₽–350K ₽/мес

Опубликовано 05.11.2026

Россия Удалённо Middle FinTech SQL Python S3 Apache Iceberg Airflow Apache Spark Hadoop

200K ₽–350K ₽/мес

подтверждённая

Что за роль

Работа связана с проверкой загрузки данных из внешних источников для крупного банка. Важная часть роли — интеграции с БКИ, ФНС, ЦБ и API-партнёрами.

Чем вы будете заниматься

Проверять корректность загрузки данных из внешних источников.
Тестировать обновление данных и отсутствие дубликатов при повторной загрузке.
Выявлять записи с аномалиями и блокировать их.
Анализировать технические задания и мэппинги, проектировать тест-кейсы.
Проверять процессы загрузки данных.

Требования

Опыт интеграции внешних источников: БКИ, ФНС, ЦБ или API-партнёров.
Практическое знание SQL.
Опыт работы с S3, Iceberg, RAW/ODS/DDS, Airflow, Spark или Hadoop.
Умение читать код на Python для анализа скриптов обработки данных.

Что мы предлагаем

Удалённую работу по России.
Оформление по ТК РФ с полностью официальной зарплатой.
Зарплату 200 000–350 000 рублей на руки в зависимости от опыта.

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенно использует SQL и Python для сверки данных между внешними источниками и хранилищем, выявления пропусков, дублей и аномальных записей при повторных загрузках.

→

Внимателен к надёжности интеграций финансовых данных: умеет разбирать технические задания и мэппинги для источников вроде БКИ, ФНС, ЦБ и API-партнёров, а затем превращать риски в проверяемые тест-кейсы.

→

Имеет практический опыт уровня «мидл» с конвейерами данных: понимает, как Airflow и Spark обрабатывают загрузки, и как S3, Apache Iceberg и компоненты Hadoop влияют на хранение и проверку данных.

→

Самостоятельно и дисциплинированно работает удалённо: может проследить сбой от входных данных до слоя хранилища, зафиксировать условия воспроизведения и обосновать блокировку некорректных записей.

Ресурсы для обучения

→Сетевой инженер (уровень CCNA +)Курс

Карьерный путь

Специалист по контролю качества данных при интеграции внешних источников (Сейчас)→Старший специалист по качеству данных и надёжности конвейеров загрузки (Через 1–2 года)→Ведущий инженер по качеству данных или архитектор интеграций данных в финансовых системах (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка ПО для управления данными, Россия, 2026

$1,4 млрд

Годовой рост сегмента аналитики и управления данными

11%

Внедрение AI в работу с данными

35%

Инвестиции в российские решения для данных и аналитики, г/г

+20%

Навыки и требования

Обязательные

SQLPythonS3

Растущий спрос

dbt и автоматизация тестов качества данныхApache Iceberg и lakehouse-архитектурыPython для проверок данных и интеграционных тестов

Снижающийся спрос

Ручные SQL-проверки без автоматизацииApache Hive с форматом таблиц только Hive

Тренды отрасли

Переход от ручной сверки к автоматизированному контролю качества

Российские компании расширяют автоматические проверки полноты, уникальности и свежести данных в ETL/ELT-конвейерах. Для специалиста по интеграции источников полезно уметь оформлять проверки как повторяемые тесты в Airflow и CI, а не ограничиваться разовыми SQL-запросами.

Lakehouse и открытые табличные форматы

В проектах на Spark растёт интерес к Apache Iceberg и другим открытым форматам: они поддерживают эволюцию схем и работу с большими наборами данных без привязки к одному движку. Практический приоритет — тестировать совместимость схем, корректность инкрементальных загрузок и поведение после повторного запуска пайплайна.