Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой — после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Инженер будет строить, масштабировать и мониторить сквозные конвейеры данных, аналитические витрины и слои lakehouse для внутренней BI-аналитики и AI-агентов.
задачи
Проектировать и оптимизировать слой lakehouse на Apache Iceberg и Parquet;
Разрабатывать и мониторить пакетные и потоковые ETL/ELT-конвейеры;
Моделировать витрины данных в ClickHouse и DuckDB;
Настраивать CDC, репликацию и синхронизацию данных из PostgreSQL;
Интегрировать решения с Cloudflare, включая Workers, R2 и Queues;
Обеспечивать качество данных с помощью тестов, lineage и мониторинга;
Взаимодействовать с AI-командами для подготовки датасетов и признаков.
требования
От 3 лет опыта в Data Engineering или смежных областях для Middle либо от 5 лет для Senior;
Практический опыт работы с Apache Iceberg, Parquet и объектным хранением S3/R2;
Сильные навыки работы с ClickHouse, DuckDB, PostgreSQL и SQL;
Знание Python и/или TypeScript/Node.js;
Понимание размерного моделирования и фреймворков качества данных;
Опыт работы с Docker и бессерверными или периферийными средами;
Будет плюсом Trino, Apache Flink, CDC-инструменты Debezium и pglogical, опыт подачи данных в LLM и векторный поиск, инструменты оркестрации Dagster, Airflow и Temporal.
условия
Высокая автономия без корпоративной бюрократии;
Современный стек: Iceberg, DuckDB, ClickHouse, Cloudflare, AI-агенты;
Культура, ориентированная на удалённую работу и результат;