Senior Data Engineer (ETL-миграция)

#вакансия #seniordataengineer #ETL #миграция #ApacheSpark #PySpark #Airflow #NiFi #Kafka #Hadoop #Hive #Greenplum #ClickHouse #Oracle #PostgreSQL #SQL #телеком #удаленка #data #инженерияданных #ETLмиграция #ИП #проектнаяработа #Grafana #Prometheus #S3 #биллинг #highload

Позиция: Senior Data Engineer (ETL-миграция)
ЗП: 250 000 - 270 000 на руки
Занятость: Полная
Формат работы: Удаленный
Локация: РФ, часовой пояс МСК ± 3ч
Оформление: только как ИП
Компания: Top Selection
Сфера проекта: телеком

Привет! Меня зовут Марина. 👋 Я представляю группу компаний Top Selection.
Мы занимаемся трудоустройством IT специалистов на проектную занятость.
На данный момент мы в поиске Senior Data Engineer (ETL-миграция) для участия в миграции ИС на Apache стек.

✅ Требования
● Опыт миграции ETL-систем (желательно с Oracle/Informatica на Apache стек)
● Глубокий SQL: оконные функции, сложные джойны, иерархические запросы
● Оптимизация SQL для highload (партиционирование, индексы, explain plans)
● Oracle (PL/SQL) и PostgreSQL
● Greenplum и/или Clickhouse
● Проектирование архитектур на Apache Spark (PySpark), NiFi, Airflow
● Hadoop (HDFS) и Hive
● Мониторинг ETL: Grafana/Prometheus или Victoria Metrics
● Опыт работы с биллинговыми системами (желательно телеком-домен)

➕ Как преимущество
● Потоковая обработка: Kafka Streams / Spark Streaming
● Informatica PowerCenter (понимание мигрируемой системы)
● Бинарные форматы хранения в Hadoop
● Различия: Hive vs Impala, Greenplum vs PostgreSQL, Clickhouse vs PostgreSQL
● Patroni для кластеризации PostgreSQL/Greenplum
● S3-хранилища
● КриптоПро или защищенные каналы передачи данных

📋 Задачи
● Миграция ETL-системы телеком-оператора с Oracle/Informatica на Apache стек (S3, Airflow, NiFi, Kafka, Greenplum)
● Перенос бизнес-логики из Informatica в высокопроизводительный SQL-код
● Написание и оптимизация SQL для витрин данных и ETL-процессов
● Разработка DAG-ов в Airflow
● Настройка пайплайнов в NiFi (источники: Oracle, PostgreSQL; приемники: S3, файловые архивы)
● Разработка Spark-джобов (PySpark) для больших объемов
● Интеграция с Kafka для потоковой передачи
● Настройка мониторинга (Grafana/Prometheus) и отслеживание метрик
● Разбор инцидентов по качеству данных и ошибкам загрузки
● Code review

Откликнуться: контакт скрыт