CHOICEIT·22 сент.
Data engineer
Ориентир по рынку≈ 934 000 – 2 543 000 ₽наша приблизительная оценка по 12 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🌍 УдалённоMiddleПолная занятость🇷🇺 РФРелокация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Ориентир на созвон: столько платят в 12 похожих вакансиях Data Engineer уровня Middle.
Живость
Открыта 27 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет.
Описание
Обязанности: 7, требования: 15. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- ДМС со стоматологией, компенсация спорта, психологическая поддержка и помощь с переездом
- Известно
- высокие нагрузки и испытательный срок
- Не сказано
- как оформят, часовой пояс команды, что входит в релокацию и условия испытательного срока
Что требуют
ОбязательноSQLPython
ПлюсомAirflowdbtSparkClickHouseGreenplumKafka
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, SQL +20%, Kafka +20%.
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
Одна из крупнейших компаний, разрабатывающих технологические решения для entertainment-индустрии, находится в поисках сильного Data Engineer для развития современной data-платформы и высоконагруженных систем обработки данных.
Чем предстоит заниматься
Проектировать, разрабатывать и поддерживать надежные data pipelines и DAG-процессы
Готовить данные для аналитических, продуктовых и бизнес-задач
Работать с большими объемами данных, оптимизировать SQL-запросы и производительность хранилищ
Развивать процессы ETL/ELT и участвовать в проектировании DWH, моделей данных и витрин
Интегрироваться с внешними источниками и сервисами через API, FTP и другие каналы передачи данных
Проектировать и разрабатывать Python-сервисы, библиотеки и инструменты для обработки данных
Участвовать в развитии архитектуры data-платформы и самостоятельно предлагать технические решения для повышения надежности, производительности и масштабируемости
Наши требования
Сильное знание SQL: сложные запросы, работа с большими объемами данных, анализ и оптимизация производительности
Уверенное владение Python: опыт написания production-кода, библиотек, сервисов и инструментов для работы с данными
Понимание принципов построения DWH: слои данных, модели, витрины, ETL/ELT и контроль качества данных
Практический опыт построения и поддержки data pipelines
Самостоятельность в поиске и выборе технических решений
Умение понимать бизнес-контекст задач и эффективно взаимодействовать с командой
Airflow — разработка и поддержка DAG, scheduling, retries, backfill, monitoring
Dbt или аналогичными инструментами трансформации данных
Spark и распределенной обработкой данных
Аналитическими СУБД и OLAP/MPP-системами: ClickHouse, Greenplum, Vertica и другими
Kafka / RabbitMQ
Iceberg, Trino
Docker, Kubernetes, CI/CD
Подходами Data Mesh
Open-source проектами или собственными техническими проектами
Мы предлагаем
Работа с highload-продуктами, терабайтами данных и аудиторией 100M+ пользователей по всему миру
Гибкий формат работы: удалённо, гибридно или из офиса
Расширенный релокационный пакет, включающий релокацию специалиста и членов его семьи
ДМС со стоматологией после испытательного срока
Компенсация спорта, английского языка и сессий с психологом
Компенсация профильного обучения и возможность обмениваться экспертизой внутри команды
Корпоративная библиотека, командные мероприятия, мастер-классы и другие внутренние активности
Высокий уровень самостоятельности и возможность напрямую влиять на технические решения и развитие data-платформы