Data Engineer ClickHouse

🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация

Зарплата не указана

Есть о чём спросить

Навык востребован (Python), за такой навык на рынке платят больше. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.

Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Чем предстоит заниматься

Поддержка, развитие и оптимизация кластеров ClickHouse

Проектирование и реализация ETL-процессов с использованием Kafka и Bash

Мониторинг, анализ и повышение производительности баз данных

Разработка и поддержка скриптов автоматизации на Bash

Участие в проектировании архитектуры хранения и обработки данных

Опыт работы с другими СУБД (PostgreSQL, MySQL)

Знание Python или других скриптовых языков для автоматизации

Опыт работы с системами CI/CD, контейнеризацией (Docker, Kubernetes)

Опыт работы с системами мониторинга (Prometheus, Grafana, Zabbix) и логирования

Наши требования

ClickHouse: опыт проектирования таблиц, понимание движков таблиц (MergeTree, ReplicatedMergeTree, Kafka), оптимизация хранения данных, партиционирование и шардирование

Kafka: настройка, разработка пайплайнов обработки данных

Уверенное владение Bash: написание и поддержка скриптов для автоматизации рутинных задач

Linux: опыт работы в консоли

Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом

Мы предлагаем

Локация: Москва, БЦ "Даниловский форт" (м.Тульская / Нагатинская / МЦК "Верхние котлы")

Возможен гибридный формат работы

Гибкий график начала рабочего дня

Уровень заработной платы определяем по итогам собеседования

Бесплатный спортзал

ДМС с 1го дня работы работы

Обучение и сертификацию за счет компании

Бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

Выстроенные процессы по адаптации, оценке и понятную систему роста в компании

Наставника на период адаптации и богатую корпоративную жизнь, в которой можно участвовать по желанию

Дополнительно

Наша команда разрабатывает продукт для сбора, хранения и анализа данных о пользовательском окружении с целью выявления проблем пользователей и своевременного реагирования на них. Аналитика проводится на основе собираемой в NRT режиме информации по рабочему окружению и данных различных внутренних продуктов