Инженер качества данных — работа с Apache Spark и PostgreSQL@ Банк России

250K ₽–350K ₽/мес
оценка на руки
Опубликовано 12.06.2026

О позиции

Компания «Банк России» ищет Инженера качества данных (Data Quality Engineer) для работы в Санкт-Петербурге. Ваша задача будет заключаться в обеспечении высокого качества данных, что является критически важным для нашей организации. Мы ищем специалиста, который сможет эффективно работать с большими объемами информации и обеспечивать их корректность и целостность.

Чем вы будете заниматься

  • Разработка и внедрение процессов контроля качества данных.
  • Работа с инструментами Apache Spark для обработки больших данных.
  • Создание и поддержка тестов на Python с использованием Pytest.
  • Анализ и оптимизация SQL-запросов для повышения производительности.
  • Взаимодействие с командами разработки для обеспечения качества данных на всех этапах.
  • Документирование процессов и результатов тестирования.

Требования

  • Опыт работы на аналогичной позиции не менее 5 лет.
  • Глубокие знания Apache Spark и SQL.
  • Опыт работы с PostgreSQL и Linux.
  • Знание Python и опыт написания тестов с использованием Pytest.
  • Умение работать с системами контроля версий, такими как Git.
  • Способность к анализу и решению сложных задач.

Будет плюсом

  • Опыт работы в финансовом секторе.
  • Знание других языков программирования.
  • Опыт работы с большими данными и их анализом.

Что мы предлагаем

  • Конкурентоспособная заработная плата (250 000 - 350 000 ₽ в месяц).
  • Полный рабочий день с возможностью гибкого графика.
  • ДМС и другие социальные гарантии.
  • Возможности для профессионального роста и развития.
  • Работа в дружной команде профессионалов.
  • Современный офис в центре Санкт-Петербурга.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
6.8
6.8 из 10
оценка совпадения

Вакансия предлагает интересные задачи в области качества данных с использованием современных технологий. Условия работы хорошие, но не указана конкретная зарплата.

Кто здесь добьётся успеха

Глубокое понимание работы с Apache Spark и его экосистемой, включая опыт написания сложных ETL-процессов для обработки больших объемов данных.

Способность самостоятельно организовывать рабочий процесс в удаленном формате, включая эффективное управление временем и приоритетами для выполнения задач в срок.

Опыт написания тестов с использованием pytest для обеспечения качества кода, а также уверенные навыки работы с PostgreSQL для выполнения сложных SQL-запросов и оптимизации производительности баз данных.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Инженер качества данных (Сейчас)Ведущий инженер качества данных (1–2 года)Архитектор данных (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка 2026
$1.2B
Годовой рост
24.5%
Внедрение AI
35%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
Apache SparkSQLPostgreSQL
Растущий спрос
Apache FlinkData Lake ArchitectureMachine Learning with Python
Снижающийся спрос
Hadoop MapReduceMySQL

Тренды отрасли

Увеличение использования реального времени
С увеличением объёма данных, 70% компаний начинают использовать технологии обработки данных в реальном времени, такие как Apache Spark.
Рост интереса к DataOps
Применение практик DataOps увеличивается на 40% в 2025 году, что помогает улучшить качество данных и ускорить их обработку.

Новости FinTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев