Data Engineer
генерация резюме под вакансию
сопроводительное письмо
описание
Команда развивает платформу данных, строит lakehouse, создает self-service инструменты и помогает бизнес-командам превращать сырые события в надежные витрины, метрики и аналитические продукты.
задачи
- Развивать Lakehouse как единую точку входа для ad-hoc аналитики и data-продуктов;
- Улучшать CDC- и streaming-процессы на базе Kafka, Debezium и Spark Streaming;
- Ускорять путь от сырых событий до production-ready витрин;
- Повышать надежность, наблюдаемость и качество данных;
- Развивать self-service инструменты для аналитиков, продуктовых и бизнес-команд;
- Работать с batch и streaming pipelines в production-среде;
- Помогать командам использовать данные как продукт.
требования
- Практический опыт в Data Engineering: Python, SQL, orchestration и production data pipelines;
- Опыт работы с Airflow или другими оркестраторами;
- Понимание batch и streaming processing, опыт работы со Spark / PySpark;
- Опыт работы с lakehouse- и аналитическим стеком: Trino/Presto, ClickHouse, Iceberg/Parquet/DeltaLake;
- Опыт с Kafka, Kafka Connect, Debezium или другими event streaming инструментами;
- Инженерное мышление: умение думать про надежность, стоимость, качество данных, поддержку и влияние изменений на пользователей.
условия
- Удалёнка из любой точки мира или офис в Ташкенте;
- Возможность роста в инженерном или управленческом треке;
- Регулярная оценка перформанса;
- Зарплата на уровне топовых компаний российского рынка;
- Обучение, развитие, участие в митапах и конференциях;
- Помощь в развитии личного бренда;
- ДМС в привязке к локации.
навыки
Если просят войти через iCloud, отправить коды из SMS, запустить код, что-то установить, перевести деньги или сделать что угодно, связанное с деньгами, не соглашайтесь: это признаки мошенничества.