Технократия Data Engineer Казань (релокация/гибридный формат) Мы создаём финтех@ Технократия

180K ₽–320K ₽/мес

оценка на руки

Россия FinTech Middle

SQL PostgreSQL Clickhouse Python Airflow Data Lake

Опубликовано 23.09.2026

180K ₽–320K ₽/мес

оценка на руки

Опубликовано 23.09.2026

О позиции

Мы создаём финтех-продукты для рынков, где формируется будущее финансовых технологий. Работаем на международных проектах, совмещая скорость стартапов с надёжностью enterprise-разработки.

Чем вы будете заниматься

Проектировать и поддерживать интеграцию источников данных (взаимодействие с процессинговыми системами и Автоматизированной Банковской Системой / АБС);
Организовывать мониторинг актуальности входящих данных и оперативно реагировать на инциденты;
Готовить данные для загрузки в оговоренные форматы хранения (Data Lake / DWH) для последующего потребления смежными командами;
Разрабатывать и оптимизировать витрины данных для BI-отчетности в Superset и PowerBI;
Проводить глубокую проверку качества данных (Data Quality), выявлять аномалии и устранять корневые причины ошибок;
Обеспечивать бесперебойную актуальность данных, нести ответственность за соблюдение SLA и быстрое восстановление при авариях.

Требования

Опыт в направлении финтех;
Отличное знание SQL (DDL/DML) в PostgreSQL;
Хорошее знание SQL (DDL/DML) в ClickHouse;
Отличные навыки оптимизации SQL-запросов в PostgreSQL;
Отличные навыки работы с Python: написание и поддержка DAG-ов в Airflow, опыт работы с асинхронными сервисами;
Хорошие навыки конфигурирования PostgreSQL.

Обязательные

0/1

Желательные

0/1

Бонус

0/1

Почему эта вакансия

6.5

6.5 из 10

оценка совпадения

Вакансия предлагает интересные задачи в финтехе с хорошими условиями. Однако, отсутствует информация о зарплате.

Кто здесь добьётся успеха

→

Глубокие знания SQL и PostgreSQL для проектирования эффективных запросов и оптимизации баз данных, а также опыт работы с Clickhouse для аналитики больших объемов данных.

→

Способность работать в гибридном формате, проявляя проактивность и самостоятельность, что необходимо для успешной интеграции данных и мониторинга в условиях удаленной работы.

→

Опыт использования Python для автоматизации процессов обработки данных и написания ETL-процессов, что критично для создания надежных решений в финтехе.

→

Понимание принципов работы Data Lake и навыки организации хранения данных, что позволяет эффективно управлять потоками данных и обеспечивать их актуальность.

Ресурсы для обучения

→Real-life project management practices - StepikКурс

→Project Management: Начальный уровень (Entry Level)Курс

→Курс «Менеджер проектов» (Project Manager) - Яндекс ПрактикумКурс

Карьерный путь

Младший инженер по данным (Сейчас)→Инженер по данным (1–2 года)→Старший инженер по данным (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка 2026

$2.5B

Годовой рост

12.5%

Внедрение AI

35%

Инвестиции

+50%

Навыки и требования

Обязательные

SQLPostgreSQLClickhouse

Растущий спрос

Apache SparkData WarehousingMachine Learning

Снижающийся спрос

MySQLOracle Database

Тренды отрасли

Увеличение использования облачных решений

В 2025 году ожидается, что 60% компаний будут использовать облачные базы данных для хранения и обработки данных, что увеличивает спрос на специалистов с опытом работы в облачных технологиях.

Автоматизация процессов ETL

По данным отчётов, 40% компаний планируют внедрить автоматизацию процессов ETL с помощью инструментов, таких как Apache Airflow, что повышает важность навыков в этой области.