Data Engineer / Analytics Engineer (Junior+ /Middle)

Мы развиваем современную платформу данных для аналитики и принятия бизнес-решений. В нашей команде уже сформирована зрелая культура работы с данными и собственное DWH, которое развивается более 5 лет. Мы ищем Data Engineer / Analytics Engineer, который поможет развивать платформу данных, создавать надежные пайплайны и превращать данные в полезные бизнес-инсайты.

Чем предстоит заниматься:

• разрабатывать и развивать платформу данных на базе dbt, Airflow, ClickHouse и S3
• проектировать и поддерживать модели данных по слоям raw / stage / mart
• разрабатывать факты, измерения, витрины данных и бизнес-метрики
• создавать и поддерживать аналитические дашборды в Apache Superset
• взаимодействовать с бизнес-заказчиками и помогать находить инсайты в данных
• документировать потоки данных и модели в dbt Docs, OpenMetadata и Confluence
• развивать практики Data Quality и повышать доверие к данным
• настраивать мониторинг и алертинг в Grafana и Prometheus
• поддерживать потоковую обработку данных на базе Kafka Connect, Debezium, Redpanda и Spark Structured Streaming
• принимать участие в доработке Docker-образов сервисов платформы данных и взаимодействовать с DevOps-командой по вопросам эксплуатации в Kubernetes

Наш стек

ClickHouse

dbt

Apache Airflow

Apache Superset

PostgreSQL, MS SQL, Oracle, MongoDB

Kafka Connect, Debezium, Redpanda

Spark Structured Streaming

Docker, Kubernetes

GitLab CI/CD

Grafana, Prometheus

OpenMetadata

Jira, Confluence

Что мы ожидаем:

Обязательные требования

• уверенное знание SQL: JOIN, CTE, оконные функции, оптимизация запросов
• хорошее владение Python для ETL/ELT-разработки (pandas, Polars, Arrow)
• практический опыт работы с ClickHouse
• опыт разработки ETL/ELT-пайплайнов на Airflow, dbt или Python
• понимание принципов построения DWH и моделирования данных
• опыт работы с BI-инструментами (Apache Superset, Power BI, Tableau, Metabase и др.)
• понимание архитектуры и особенностей Airflow и Superset
• уверенные знания Docker, базовое понимание Kubernetes
• опыт работы с Git и CI/CD
• опыт сопровождения решений в production-среде

Будет преимуществом

• опыт работы со стримингом данных и Kafka-экосистемой
• знание CDC-подходов и инструментов Debezium/Kafka Connect
• понимание архитектуры кластерного ClickHouse
• опыт работы с каталогами данных (OpenMetadata, DataHub)
• понимание современных форматов хранения данных (Iceberg, Delta Lake, Parquet, ORC, Avro)
• опыт работы с S3-совместимыми хранилищами
• навыки работы с Linux/Bash
• наличие pet-проектов или активного GitHub-профиля
• опыт использования AI-инструментов для разработки

Что мы предлагаем:

• полностью удаленную работу
• участие в развитии зрелой платформы данных и современного технологического стека
• команду специалистов по аналитике, Data Engineering, BI и ML
• Agile-процессы: Jira, Confluence, спринты, демо и ретроспективы
• возможность профессионального роста в направлении Data Engineering и Analytics Engineering

Дополнительно

для финального этапа отбора предусмотрено тестовое задание