Senior Data инженер

Senior
Data инженер

Компания: RedLab
Локация: РФ, РБ
Гражданство: РФ, РБ
Опыт: больше 5-ти лет
Формат работы: удаленно
Занятость: Полная/проектная
ЗП: 350 000 - 380 000 RUB (гросс)
Ссылка на вакансию: https://pro.litota.ru/projects/senior-data-6794

Требования:
• Опыт работы Data Engineer от 5 лет.
• Знание методологии Data Vault 2.0
• Уверенные знания Python/Scala/Java для разработки ETL/ELT-процессов и сервисов обработки данных.
• Отличное знание SQL, опыт оптимизации сложных запросов и работы с большими объемами данных.
• Опыт проектирования и разработки промышленного Data Warehouse, Data Lake или Lakehouse решений.
• Практический опыт работы с Apache Spark.
• Опыт работы с Apache Airflow, Apache Kafka
• Опыт работы с системами потоковой обработки данных
• Опыт работы с распределенными файловыми системами и форматами хранения данных: HDFS, Parquet, Avro;
• Опыт работы с экосистемой Hadoop/Apache Iceberg или современными платформами хранения и обработки данных.
• Опыт работы с реляционными СУБД (PostgreSQL, Oracle, Clickhouse, Greenplum).
• Уверенное владение Git и понимание процессов CI/CD.
• Опыт работы с системами управления задачами и документацией (Jira, Confluence или аналоги).
• Понимание принципов построения отказоустойчивых и масштабируемых решений.
• Опыт использования dbt для построения трансформационных слоев данных.
• Практика внедрения Data Quality решений (Great Expectations, Soda и др.).
• Опыт работы с Data Catalog и Data Governance инструментами.

Задачи на проекте:
• Проектирование, разработка и сопровождение масштабируемых решений по интеграции, обработке и хранению данных в корпоративной платформе данных.
• Разработка и оптимизация batch- и streaming-пайплайнов для загрузки, трансформации и публикации данных.
• Разработка ETL/ELT-процессов с использованием современных инструментов обработки данных.
• Проектирование моделей данных для аналитических и операционных сценариев.
• Оптимизация производительности процессов обработки данных и SQL-запросов.
• Обеспечение качества данных: реализация механизмов валидации, мониторинга и контроля полноты данных.
• Участие в проектировании архитектуры платформы данных и выборе технологических решений.
• Внедрение и развитие практик DataOps и CI/CD для процессов обработки данных.
• Подготовка технической документации и архитектурных артефактов.
• Проведение код-ревью, техническое менторство и участие в развитии команды.