
Инженер данных
РТС-тендер
Москва
🏢 Офис
Middle
Полная занятость
Россия
Описание вакансии
Обязанности
•Разработка и администрирование DWH: Поддержка и развитие хранилищ на MS SQL Server.
•Сбор и интеграция данных (ETL/ELT): Настройка пайплайнов загрузки данных из разнородных источников:
•Оркестрация процессов через Apache Airflow и потоковая обработка через Apache Kafka.
•Настройка распределенных потоков данных через Apache NiFi.
•Загрузка "сырых" данных по API REST и из файлов Excel .
•Создание витрин данных и семантического слоя: Трансформация сырых данных в согласованные витрины для отчетов, дашбордов и AI-агентов.
•MDM и Data Governance: Участие в создании и поддержке мастер-данных (справочники клиентов, продуктов и др.), формирование "конституции данных" (каталог, метрики, владельцы).
•Мониторинг и контроль качества: Разработка систем мониторинга поставки, поиск «мертвых» данных, настройка алертов при сбоях и ухудшении качества данных.
•Автоматизация и оптимизация: Ускорение пайплайнов, снижение накладных расходов на хранение и обработку, внедрение новых инструментов.
Требования:
•Базы данных: Глубокое знание MS SQL Server (T-SQL, индексы, оптимизация запросов, настройка репликаций).
•Инструменты движения данных: Уверенная работа с Apache Airflow (написание DAG'ов, сенсоры, операторы) и Apache NiFi (процессинг, потоки, маршрутизация). Понимание основ работы Apache Kafka (топики, партиции, Consumer/Producer).
•Интеграция: Опыт работы с REST/SOAP API. Опыт загрузки неструктурированных и табличных данных из Excel.
•Моделирование данных: Понимание Data Vault, Star/Snowflake схем, построение витрин данных.
•DevOps & CI/CD: Уверенное владение Git, автоматизация деплоя скриптов DWH и пайплайнов.
•MDM/Каталог: Понимание концепции Master Data Management (MDM) и важности ведения каталога данных.
•Понимание OLAP-кубов и семантических слоев.
Будет большим плюсом
•Опыт работы с системами Data Quality (DQ) и Data Observability.
•Опыт работы с Apache Spark

