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
Описания нет
задачи
Разрабатывать и поддерживать пайплайны поставки данных в ClickHouse, Vertica и Trino;
Проектировать и реализовывать фабрики пайплайнов данных;
Обеспечивать своевременное обновление и поступление актуальных данных;
Развивать систему управления данными;
Обучать аналитиков современным практикам работы с данными;
Настраивать и поддерживать системы мониторинга и оповещений;
Автоматизировать процессы разработки и аналитики с использованием AI-агентов и инструментов агентной разработки;
Создавать рабочие процессы на базе AI для типовых инженерных задач и интегрировать их с внутренними инструментами;
Стандартизировать технические процессы, проекты и рабочие процессы аналитиков данных.
требования
Более 2 лет работать с Python;
Более 2 лет работать инженером данных;
Знать Apache Spark и PySpark;
Понимать принципы работы СУБД и уметь оптимизировать запросы;
Уметь работать с ClickHouse, PostgreSQL и Trino;
Понимать принципы построения и работы хранилищ данных;
Иметь практический опыт использования AI-агентов и инструментов агентной разработки, включая Claude Code, Codex, OpenCode или аналоги;
Понимать принципы работы с контекстом, инструкциями, инструментами и навыками, а также многошаговыми рабочими процессами на базе AI-агентов;
Уметь разрабатывать компоненты Airflow;
Поддерживать порядок в коде, Git и документации;
Уметь быстро учиться, применять новые знания на практике и самостоятельно находить ответы на сложные вопросы;
Иметь высшее техническое образование;
Будет плюсом опыт работы с CI/CD, умение работать с Kubernetes, Prometheus, Superset и Helm, опыт взаимодействия с аналитиками и специалистами по данным, создание собственных AI-агентов, навыков и инструментов, MCP-интеграций или многошаговых рабочих процессов на базе AI для автоматизации инженерных процессов.