RWB (Wildberries & Russ)·Москва·2 дн назад
Инженер данных
Ориентир по рынку≈ 135 000 – 300 000 ₽наш грубый ориентир по 200 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятость
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Вакансия к тому же свежая, откликаться лучше сейчас.
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 200 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.
Живость
Опубликована 2 дня назад. Раньше не выкладывалась: вакансия новая, а свежие почти всегда живые.
Описание
Обязанности: 10, требования: 13. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- аккредитованная IT-компания
Что требуют
ОбязательноSQLPythonAirflowSparkPostgreSQLGreenplumClickHouseExcel
ПлюсомdbtKafkaDockerGitCI/CD
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
Наша компания
Мы ищем сильного дата инженера, который умеет не только работать с готовыми данными, но и самостоятельно выстраивать весь процесс: от загрузки и трансформации до витрин, автоматизаций и контроля качества.
Чем предстоит заниматься
Разработка и поддержка витрин данных
Автоматизация процессов на Python и Airflow
Написание и оптимизация сложных SQL-запросов
Работа с большими объемами данных в Spark
Загрузка данных в КХД из Excel, API и различных БД
Перенос и объединение данных между разными системами и СУБД
Проектирование структуры таблиц и архитектуры данных
Разработка ad hoc автоматизаций и внутренних решений
Настройка чекеров и Data Quality: полнота, дубли, freshness, аномалии, бизнес-правила
Мониторинг загрузок, витрин и алертов при ошибках
Наши требования
Сильный SQL и понимание оптимизации запросов
Уверенный Python
Практический опыт с Airflow и Spark / PySpark
Понимание ETL / ELT и принципов построения data pipelines
Знание разных типов СУБД и их особенностей: PostgreSQL / Greenplum, ClickHouse, Trino / Presto или аналогов
Понимание OLTP / OLAP, column-store / row-store, MPP-архитектуры
Умение проектировать таблицы, выбирать гранулярность, ключи, партиционирование и структуру витрин
Опыт построения DWH
Dbt, Kafka, Docker, Git / CI/CD
Great Expectations, Soda или другие инструменты Data Quality
Опыт работы с Data Lineage и Data Observability
Ищем человека, который может получить задачу в формате «есть несколько источников, Excel и API, нужно собрать надежную витрину» и самостоятельно довести ее до работающего автоматизированного решения
Формат работы - гибридный по договоренности с руководителем
Технологии и навыки
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).