Data Engineer

Ориентир по рынку≈ 135 000 – 300 000 ₽наш грубый ориентир по 187 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана

🌍 УдалённоMiddleПолная занятость

≈ 135 000 – 300 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.

3 из 4 в норме

Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона

Деньги

Зарплату в объявлении не раскрыли. Грубый ориентир: столько платят в 187 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.

платят меньше135 000 – 300 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Появилась 4 дня назад. По свежим вакансиям почти всегда действительно нанимают.

Свежая

Описание

Расписано подробно: обязанностей 10, требований 8. Картина ясна до первого созвона.

Обещают: ДМС и гибкий график
Известно: испытательный срок
Не сказано: как оформят, из каких стран можно работать и условия испытательного срока

Подробно

Что требуют

ОбязательноSQLClickHouseAirflowdbtRabbitMQJSON

Надбавка к зарплате на этом уровне: SQL +20%.

Ясно

Полный разбор в Pro

Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме

Сколько просить

Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга

Ваше резюме против требований

Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика

Спросить у работодателя

Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

Наша компания

Привет! Мы разрабатываем Riorise — мобильную MMO RPG. Игра сочетает open-world, roleplay RP, симулятор жизни, гонки и социальную песочницу, где тысячи игроков взаимодействуют в реальном времени. Мы ищем дата-инженера, который будет отвечать за надежность, производительность и развитие нашей аналитической платформы. У нас много событийных данных, ClickHouse, Airflow, dbt, BI-отчеты и продуктовые витрины.

Чем предстоит заниматься

Проектировать, поддерживать и оптимизировать ETL/ELT-процессы в Airflow: регулярные инкрементальные загрузки, backfill, cleanup, full-refresh, обработка исторических данных

Развивать ClickHouse-хранилище: проектировать таблицы, партиционирование, ключи сортировки, TTL/cleanup-логику, оптимизировать тяжелые запросы и снижать лишние full scan по большим таблицам

Работать с событийными потоками: ingestion из RabbitMQ/сырых event-таблиц, дедупликация, парсинг JSON-событий, контроль пропусков, восстановление необработанных событий

Поддерживать и развивать dbt-модели и BI-витрины: продуктовые отчеты, агрегаты, исторические срезы, контроль полноты и корректности данных

Разбирать инциденты с данными: почему отчет полупустой, где пропали исторические значения, почему DAG стал выполняться дольше, почему накапливается очередь, какие данные можно восстановить из raw-слоя

Строить мониторинг качества и свежести данных: лаги пайплайнов, объемы входящих/обработанных событий, пропуски по датам/категориям, аномалии в витринах, длительность DAG/task

Оптимизировать существующие процессы, а не только добавлять новые: убирать неэффективные anti-join/NOT IN, тяжелые FINAL, полные OPTIMIZE, лишние 90-дневные cleanup-циклы, неоправданные full-refresh

Делать восстановление данных управляемым: безопасные backfill-сценарии, батчирование, проверка результата, повторяемые процедуры для восстановления витрин и raw/event-потоков

Документировать критичные пайплайны: источники, SLA, логика дедупликации, как делать backfill, где смотреть бэклог, какие таблицы являются source of truth

Работать вместе с аналитиками и продуктом: быстро понимать, какая витрина влияет на отчет, какие события нужны бизнесу, и как техническая проблема проявляется в продуктовой аналитике