О позиции
Мы ищем Senior Data Engineer для работы с ingestion и CDC пайплайнами в удалённом формате. Ваша задача будет заключаться в разработке и оптимизации пайплайнов, а также в обеспечении их качества и надежности. Вы будете работать с современными технологиями, такими как Spark, Flink и Trino, и принимать участие в эксплуатации систем.
Чем вы будете заниматься
- Разрабатывать ingestion/CDC пайплайны и доводить их до production-качества.
- Строить batch-пайплайны на Spark/Flink/Trino.
- Разрабатывать и поддерживать трансформации в dbt: staging/intermediate/marts, инкрементальные модели, тесты, документация и lineage.
- Оптимизировать запросы и витрины под Trino.
- Прорабатывать модель данных и контракты с продуктами.
- Встраивать качество, каталогизацию и доступы.
- Участвовать в эксплуатации: алерты, метрики, SLO/SLA, разбор инцидентов, runbooks.
Требования
- Сильный опыт работы с Python.
- Опыт со Spark (PySpark; Scala/Java — большой плюс).
- Понимание lakehouse подхода и работы табличных форматов.
- Опыт с Kafka и понимание CDC.
- Практика Airflow и/или dbt в реальных проектах.
- Умение думать про надежность систем.
- Опыт с Trino/Presto, настройкой и оптимизацией аналитических запросов.
- Опыт со Flink/Spark.
- Опыт работы с Kubernetes/Helm и взаимодействия с DevOps.
Будет плюсом
- Знания в области облачных технологий.
- Опыт работы в стартапах или быстрорастущих компаниях.
- Умение работать в команде и делиться знаниями.
Что мы предлагаем
- Конкурентоспособная зарплата.
- Гибкий график работы.
- Удалённая работа без привязки к офису.
- Возможности для профессионального роста и развития.
- Доступ к современным инструментам и технологиям.
- Команда профессионалов, готовая делиться опытом.
Вакансия предлагает интересные задачи и возможность работы с современными технологиями. Однако, отсутствует информация о компании и условиях работы.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания Python и опыт работы с библиотеками для обработки данных, такими как Pandas и NumPy, что позволяет эффективно разрабатывать и оптимизировать пайплайны.
Способность работать в удалённой команде, проявляя проактивность и независимость в решении проблем, что особенно важно для работы с распределенными системами.
Опыт работы с инструментами для управления пайплайнами, такими как Apache Airflow, и уверенное владение DevOps-практиками для автоматизации процессов развертывания и мониторинга.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Data Engineering
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев