Инженер данных

Ориентир по рынку≈ 135 000 – 300 000 ₽наш грубый ориентир по 190 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана

🔄 ГибридMiddleПолная занятостьКорпорация

≈ 135 000 – 300 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Правда, вакансия открыта уже давно.

2 из 4 в норме

Открыта долго: как понять до отклика, ищут ли ещё

Деньги

Вилку работодатель не назвал. Грубый ориентир: столько платят в 190 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.

платят меньше135 000 – 300 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Висит 77 дней. Источник её не снимает, но так долго открытые позиции бывают трудными для найма или набором в резерв.

Зарплата не указана

Открыта давно

Описание

Расписано подробно: обязанностей 21, требований 4. Картина ясна до первого созвона.

Обещают: ДМС со стоматологией, питание и психологическая поддержка
Не сказано: сколько дней в офисе

Подробно

Что требуют

ОбязательноKafkaPythonSQLGreenplumClickHouseMS SQLREST

ПлюсомAirflow

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, REST +26%, 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

Наша компания

Ищем Data Engineer для работы с HR-данными в рамках корпоративного DWH.

Чем предстоит заниматься

Разработка и поддержка пайплайнов загрузки и трансформации HR-данных

Интеграция источников (API, Kafka, БД, файловые хранилища)

Построение витрин и обеспечение их консистентности

Оптимизация производительности и стоимости обработки данных

Обеспечение стабильности (обработка сбоев, ретраи, мониторинг)

Выстраивать архитектурные решения

Python на уровне уверенной разработки

ETL/ELT пайплайны

Работа с API

Обработка больших объемов данных

SQL на продвинутом уровне

Сложные join’ы, оконные функции

Оптимизация запросов под большие объемы

Понимание планов выполнения

Практический опыт работы с Greenplum (понимание MPP, распределение данных, оптимизация), ClickHouse (построение витрин, работа с большими таблицами), MS SQL Server

Kafka

Опыт работы с consumer/producer

Понимание семантики доставки и обработки сообщений

Уверенная работа с REST API (пагинация, ретраи, обработка ошибок)

S3-совместимые хранилища: чтение/запись, организация данных, партиционирование

Знание и понимание архитектуры хранения данных: DWH, Data Lake, Lake House, Medallion, Federations и др.

Наши требования

Опыт работы с Trino (федеративные запросы, работа с несколькими источниками)

Опыт построения DWH (staging / dds / marts)

Понимание data lineage и контроля качества данных

Опыт orchestration (Airflow или аналоги)

Мы предлагаем

Гибкая система премирования

Расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолог и страхование жизни, компенсация питания и оплата мобильной связи

Работа в компании с развитой инженерной культурой

Автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое

Возможность профессионального роста, программы развития для сотрудников

Корпоративное обучение и доступ к базе знаний

Внутренние профессиональные сообщества и мероприятия

Гибридный формат работы

Современный офис в 2 минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ