Инженер данных

🔄 ГибридMiddleПолная занятость

Зарплата не указана

Есть о чём спросить

Навык востребован (Python), за такой навык на рынке платят больше. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.

Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Чем предстоит заниматься

Проектировать и разрабатывать ETL-процессы (batch)

Создавать backend-сервисы на Python для обработки данных и интеграции с внешними системами

Инжиниренно оптимизировать ML-проекты: рефакторить и оборачивать в продакшен-пайплайны обучения и инференса, обеспечивая стабильность, воспроизводимость и наблюдаемость

Участвовать в проектировании хранилищ данных и оптимизации существующих решений

Наши требования

Опыт коммерческой разработки на Python не менее 2 лет; владение стандартной библиотекой и экосистемой data-разработки

Понимание принципов построения ETL/ELT-процессов

Опыт работы с распределёнными СУБД (Greenplum, ClickHouse) и вычислительными движками (Apache Spark, Trino)

Оркестрация пайплайнов в Airflow

Верхнеуровневое понимание жизненного цикла ML-моделей

Основы CI/CD и DevOps: сборка, тестирование, деплой

Навыки работы в командной строке Linux

Контейнеризация (Docker)

Использование ИИ-ассистентов в разработке (opencode или аналоги) для ускорения написания и ревью кода

Язык и фреймворки: Python 3, PySpark, Pandas, FastAPI, Pydantic. Хранилища и вычисления: PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, Trino, S3. Оркестрация и ML: Apache Airflow, MLflow. Инфраструктура: Docker, Kubernetes, Git, GitLab CI/C