Wildberries·Москва·23 сент.
Data engineer
Ориентир по рынку≈ 140 000 – 300 000 ₽наш грубый ориентир по 195 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана
🌍 УдалённоMiddleПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». В описании есть настораживающие места, они разобраны ниже.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Грубый ориентир: столько платят в 195 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.
Живость
Открыта 26 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет.
Описание
Обязанности: 6, требования: 13. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- аккредитованная IT-компания, ДМС со стоматологией, компенсация спорта, питание и психологическая поддержка
- Не сказано
- как оформят, из каких стран можно работать и часовой пояс команды
- Настораживает
- «on-call»: работать придётся и вне обычного дня.
Что требуют
ОбязательноSQLKafkaPythonAirflowJavaFlinkCassandraClickHouseCI/CDRedis
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
Чем предстоит заниматься
Разрабатывать и сопровождать потоковые приложения на Apache Flink: подключать новые домены и типы событий, реализовывать дедупликацию, идемпотентную обработку, обогащение через Redis и маршрутизацию невалидных событий в DLQ
Обеспечивать полноту и качество потоков: контролировать lag, пропуски, дубли, объёмы, freshness, расхождения между источником и целевым хранилищем; участвовать в восстановлении и дозагрузке данных
Развивать batch-пайплайны в Apache Airflow: регуляторные выгрузки день в день, bulk-загрузки в Cassandra, проверки полноты, свежести и результатов загрузки
Подключать новые источники: разбираться в семантике событий, идентификаторах, ключах партиционирования, формате данных, ретенции, владельцах и ограничениях источника
Cassandra, документация потоков, runbook и постмортемы
Участвовать в on-call по понятному регламенту: локализовать инциденты, корректно эскалировать, объяснять простои и фиксировать пробелы в сборе данных
Наши требования
2–4 года опыта в Data Engineering либо backend-разработке с практическим переходом в data-направление
Уверенный SQL и понимание работы с большими объёмами: партиционирование, шардирование, распределённые вычисления, оценка стоимости запросов и поиск узких мест
Построение корпоративных DWH , понимание слоев данных
Практический Kafka-опыт: producer/consumer, consumer groups, ключи и партиционирование, offsets, ретенция, replay, обработка ошибок, DLQ
Python для data-задач и Airflow: умение разрабатывать и сопровождать DAG-и, писать идемпотентные задачи, организовывать retries и backfill
Опыт работы с Java-кодом Flink (Python Flink может быть релевантным как опыт): читать, дорабатывать, отлаживать, разбираться в причинах рестартов, checkpointing и backpressure
Опыт самостоятельной разработки stateful Flink-пайплайнов будет преимуществом
Практический опыт хотя бы с одной технологией: Cassandra или ClickHouse
Для Cassandra: понимание моделирования от паттернов доступа, partition key, TTL, консистентности и особенностей записи
Для ClickHouse: оптимизация запросов, работа с кластером и шардами, моделирование таблиц, TTL и особенности upsert/merge-семантики
Опыт сопровождения Airflow-пайплайнов в production
Привычка к инженерному циклу: тесты, CI/CD, кволитигейт, мониторинг, алерты, анализ причин инцидента и профилактические действия
Внимательность к SLA и регуляторным ограничениям: если данные нельзя терять, система должна уметь это обнаружить, объяснить и восстановить
Мы предлагаем
Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое
Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании
Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.
Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников
Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое
Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников
Дополнительно
Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ
Мы развиваем данных платформу в направлении TNS. Платформа собирает, обрабатывает и передаёт данные из разных доменов в потоковом и пакетном контурах
Это не обычный аналитический real-time: данные используются в регуляторных сценариях, поэтому потеря события недопустима, а расхождение между источниками должно быть выявлено, объяснено и устранено. Мы строим процессы, в которых можно доказать полноту, свежесть и воспроизводимость данных
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).