Инженер данных мастер-систем / Data Engineer

Мэлон Фэшн Груп
Санкт-Петербург
🏢 Офис
Middle
Полная занятость
Россия
Описание вакансии

Мы формируем отдельное направление мастер-данных и ищем инженера, который поможет построить и развивать его технический контур. Операционные хранилища, интеграционные потоки, история изменений, правила обработки и контроль консистентности данных.

Чем предстоит заниматься
Проектировать структуры операционных хранилищ и модели мастер-данных.
Разрабатывать процессы загрузки, обработки, хранения и передачи данных.
Создавать пакетные и потоковые интеграции между информационными системами.
Настраивать получение изменений из систем-источников, включая CDC-механизмы.
Реализовывать правила нормализации, сопоставления, дедупликации и консолидации данных.
Обеспечивать хранение истории изменений мастер-данных.
Готовить данные для передачи в DWH и другие системы-потребители.
Разрабатывать проверки качества данных, технические и бизнес-сверки.
Настраивать мониторинг, логирование и обработку ошибок.
Анализировать причины расхождений, задержек и сбоев в интеграционных процессах.
Участвовать в выборе архитектурных и технологических решений.
Сопровождать и развивать разработанные решения в промышленной эксплуатации.
Что для нас важно
Уверенное владение SQL.
Опыт разработки на Python.
Опыт проектирования структур и моделей хранения данных.
Опыт создания ETL- или ELT-процессов.
Понимание принципов пакетной и потоковой обработки данных.
Понимание интеграционных паттернов и способов передачи данных между системами.
Навыки работы с реляционными СУБД.
Понимание механизмов обеспечения целостности и консистентности данных.
Опыт настройки логирования, мониторинга и обработки ошибок.
Умение самостоятельно прорабатывать техническое решение и доводить его до промышленной эксплуатации.
Будет преимуществом
Опыт работы с Kafka, Flink или Debezium.
Практический опыт реализации CDC-процессов.
Опыт разработки процессов в Apache Airflow.
Опыт работы с ClickHouse.
Участие в создании MDM-решений, мастер-систем или операционных хранилищ.
Опыт реализации правил сопоставления, дедупликации и консолидации данных.
Опыт построения систем контроля качества данных и автоматизированных сверок.
Понимание событийно-ориентированной архитектуры.
Опыт интеграции с API, брокерами сообщений и внешними информационными системами.
Опыт работы с Git, CI/CD и контейнеризацией.
Основной технологический стек
Python;
SQL;
PostgreSQL;
Microsoft SQL Server;
Apache Airflow.
Технологии интеграционного и потокового контура
Apache Kafka;
Apache Flink;
Debezium;
ClickHouse.
Технологии и навыки
AI-помощник
ИсточникСкрыто
Опубликовано4 дн назад
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).