Data Engineer

Ориентир по рынку≈ 1 700 – 3 600 $наш грубый ориентир по 193 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисMiddleПолная занятость

≈ 1 700 – 3 600 $наша приблизительная оценка

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

Вилку работодатель не назвал. Грубый ориентир: столько платят в 193 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.

платят меньше1 700 – 3 600 $ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Открыта 16 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет. Раньше не выкладывалась.

Живая

Описание

Обязанности: 7, требования: 8. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Подробно

Что требуют

ОбязательноPythonSparkSQLAWSKafkadbtAirflow

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, SQL +20%, Kafka +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

Вакансия на английскомПереведёт заголовок и описание вакансии на русский

Чем предстоит заниматься

Lead discovery and requirements-gathering sessions with business stakeholders; document source schemas and define analytics-ready data model specifications

Build, optimize and maintain end-to-end data pipelines ETL/ELT frameworks with reusable dbt macros, incremental models, and snapshot patterns to ensure fault-tolerant, scalable data delivery

Design and implement data models following medallion architecture patterns (bronze/silver/gold), creating foundational tables, star schemas, and reporting marts with defined SLAs and data quality contracts

Tune Spark jobs and pipeline components to meet SLA requirements by optimizing partitions, reducing shuffle, and implementing efficient transformation patterns

Implement automated data quality checks using frameworks like Great Expectations, establishing quality contracts across pipeline layers

Diagnose complex, multi-system pipeline issues—profiling Spark UI stages, tracing Kafka consumer lag, identifying dbt dependency failures—and design mitigations proactively

Create and maintain technical documentation, data model diagrams, and operational runbooks for production support

Наши требования

5+ years of Data engineering experience

Advanced proficiency in Python, Spark, and SQL

Strong experience with AWS and Databricks

Familiarity with Kafka and modern Data stack tools (DBT, Airflow or equivalent)

Deep understanding of dimensional modeling (star/snowflake schemas), medallion architecture, data warehouse design principles

AI fluency: able to structure problems to leverage AI assistance and design pipelines that assume AI-assisted development

Knowledge of system topologies (lambda, kappa, lakehouse)

Strong spoken English (Intermediate level and higher)

Мы предлагаем

Remote work

Full-time (8 hours/day)

Attractive USD compensation

Paid vacation, holidays

Дополнительно

Nitka Technologies develops software for customers in the US and Europe and brings together about 300 professionals from Eastern Europe, North and South America, Armenia, Georgia and Kazakhstan

We are looking for an experienced Data Engineer for a long-term project. The customer is a company in California, an industry leader in the sale of tickets to events in Europe and the USA

We offer 100% remote, full-time work