2b:I[349676,["/_next/static/chunks/0cl6uehw0enw3.js","/_next/static/chunks/3_6526nire2s6.js","/_next/static/chunks/0sionvc70biiq.js","/_next/static/chunks/34vs1gv113pnw.js","/_next/static/chunks/3wpd2zkry5i8e.js","/_next/static/chunks/2xlitpxgknj4d.js","/_next/static/chunks/3d86yrwyuv975.js","/_next/static/chunks/3d68de5d26hqc.js","/_next/static/chunks/1karddyjodb23.js","/_next/static/chunks/0jra3p7uo4paw.js","/_next/static/chunks/0exuabbx335_3.js","/_next/static/chunks/3vho_labywtbi.js","/_next/static/chunks/3fetwqu_xkhdr.js","/_next/static/chunks/2tz46qsvdi4_s.js","/_next/static/chunks/0eownduo8if6q.js","/_next/static/chunks/0t6wdu82lwsb6.js","/_next/static/chunks/0pj1uxlo662q1.js","/_next/static/chunks/3-_4lshzcl0_b.js","/_next/static/chunks/38p_c_gswi2y7.js","/_next/static/chunks/02-o2ucepmr15.js","/_next/static/chunks/2nmrd6y_krigz.js","/_next/static/chunks/3uj2kj3yj9qja.js","/_next/static/chunks/1ki-susjhwxg5.js","/_next/static/chunks/2var-d5nnd5s-.js","/_next/static/chunks/1pg9b9s_o-pkl.js","/_next/static/chunks/3bznnjt--6equ.js","/_next/static/chunks/2ki1ec-w7jmw9.js"],"default"] 28:["$","script",null,{"type":"application/ld+json","dangerouslySetInnerHTML":{"__html":"{\"@context\":\"https://schema.org\",\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Главная\",\"item\":\"https://www.workaem.com\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Вакансии\",\"item\":\"https://www.workaem.com/jobs\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":3,\"name\":\"Вакансии data engineer\",\"item\":\"https://www.workaem.com/jobs/l/data-engineer\"}]}"}}] 2c:Te02,Команда занимается развитием фреймворка разработки витрин данных. В команде объединены экспертизы по DE, Software Engineering, анализу и архитектуре, DevOps, Backend и Frontend разработке. Работаем по Scrum, ценим высокий профессионализм, культуру общения и проактивность. В центр компетенций по Data Engineering мы ищем коллегу - Data Engineer. Обязанности: • разрабатывать и дорабатывать компоненты фреймворка для построения batch- и streaming-витрин • реализовывать модули платформы (оркестрация, метаданные, Data Quality-фреймворк) на Scala/Java • реализовывать и поддерживать API (включая RESTful), которые упрощают работу с данными для других команд • участвовать в оптимизации производительности Spark-приложений на больших объемах данных • покрывать код тестами и участвовать в code review • взаимодействовать с пользователями платформы: разбирать обращения, помогать с интеграцией, собирать обратную связь Требования: • наличие высшего образования • опыт коммерческой разработки в data engineering от 2-3 лет • языки: уверенное знание Scala или Java, SQL; базовые навыки Bash • Big Data: практический опыт разработки на Apache Spark • данные: понимание DWH/Data Lake, ETL/ELT-процессов, SCD, подходов к Data Quality • инжиниринг: понимание принципов SOLID и ООП, опыт написания unit- и integration-тестов, работа с Git • умение самостоятельно доводить задачи до результата, аргументировать технические решения, работать в кросс-функциональной команде будет преимуществом: • опыт с Kafka, Flink, Iceberg или аналогами • опыт с Hadoop-экосистемой (HDFS, YARN, Hive) • опыт с ClickHouse, Kubernetes, S3 • знание Python • навыки работы с генеративными AI-моделями Условия: • офисный формат в Москве (ул.Поклонная, 3) • ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия • расширенный ДМС и льготное страхование для семьи • уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития • выгодная ипотека для сотрудников • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера • корпоративная пенсионная программа2d:T1551,В Финтехе мы создаём платёжные продукты, сервисы и инструменты для управления личными финансами. Финтех уже превратился из стартапа в полноценный и крайне важный продукт. Сейчас мы собираем новое — аналитическое — хранилище данных и формируем для этого команду. В хранилище нет легаси, поэтому у вас будет возможность оказаться у истоков нового проекта. У нас большие планы — приходите помогать их реализовать! Какие задачи вас ждут **Строить ETL-процессы** Нужно извлекать из источников ценную информацию, обрабатывать её и представлять в виде, удобном для аналитиков. Сложность пайплайнов может варьироваться от простых инжестов данных из внешней среды и приземления результата в хранилище до витиеватых графов со множеством инпутов и аутпутов. **Оптимизировать логику** Как известно, у нас нет собственного легаси, но мы часто работаем с прототипами, реализованными аналитиками, чьё представление о прекрасном может не совпадать с нашим. Поэтому мы распутываем нетривиальную логику и предлагаем более строгую, консистентную и оптимальную, ориентируясь на большие объёмы данных. **Обеспечивать доступность сервиса** Олимпиадный подход подразумевает одноразовость результата. Мы преследуем совсем другие цели, поэтому максима «сработало раз — и ладно» не о нас. Идеал такой: хранилище обеспечивает регулярную поставку с минимально возможным количеством сбоев, а данные — корректны, полны, непротиворечивы и отвечают самым строгим стандартам качества. **Проектировать структуру хранилища** Лучшее аналитическое DWH ещё только в планах. Мы хотим заложить основы, которые позволят ему быстро развиваться, обрастая при этом не «костылями» и «велосипедами», а современными инженерными практиками и подходами. **Взаимодействовать с аналитиками** Они наши главные и любимые заказчики. Вместе с ними вам предстоит обдумывать бизнес-задачи, иногда вы будете спорить, но в итоге — находить оптимальные решения. Неотъемлемая часть этого процесса — накапливание личного опыта в бизнес-домене Финтеха. Прибавим сюда рост инженерного опыта — и получим двойную выгоду. Почти как у Яндекс Пэй. Мы ждём, что вы • Уверенно программируете на Python • Хорошо знаете SQL и понимаете устройство современных СУБД • Понимаете и можете объяснить необходимость непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), преимущества использования систем контроля версий, код-ревью, тестирования и мониторинга • Работаете в командной строке Unix-подобных систем (Linux, macOS) Будет плюсом, если вы • Создавали сложные высоконагруженные ETL- и ELT-процессы (Hadoop, Hive, Spark) • Разрабатывали процессы обработки событий, приближенные к реальному времени (Kafka, Spark Streaming, Flink) • Участвовали в проектировании хранилищ данных • Работали по методологии Agile • Руководили стажёрами или начинающими специалистами • Знакомы со специализированными аналитическими БД (Greenplum, Vertica, ClickHouse, Teradata) и аналитическими инструментами на базе Python (Jupyter, pandas, SciPy, Matplotlib) • Публикуете свой код в доступном репозитории, пишете статьи, выступаете на конференциях2e:T296f,Если ты уже работаешь во Флаувау, рекомендуй кандидата. Если присматриваешься к нам как соискатель — оставляй отклик напрямую. 🌷 Если ты — сотрудник Флаувау и рекомендуешь кандидата • В полях «Ваше имя» и «Фамилия» укажите имя и фамилию кандидата, которого рекомендуете. • В поле «Сопроводительное письмо» напишите ваши имя и фамилию — как человека, который дает рекомендацию. 🌷 Если ты — соискатель Заполни форму, добавь сопроводительное письмо (по желанию) — мы вернемся с ответом, если твой опыт подойдет под роль. Кто мы и что строим Flowwow — международный маркетплейс подарков. Под ним работает Data Platform, которую мы построили с нуля: не «настроили managed-сервисы», а спроектировали и написали сами — от storage-слоя до AI-агентов поверх данных. Это lakehouse на Apache Iceberg + Trino, со Spark для тяжёлых вычислений, CDC-пайплайнами на Kafka/Debezium, всё в Kubernetes. Поверх этого — большой слой собственного кода: • свой фреймворк Data Vault — моделирование хранилища как код, а не как набор ручных SQL-скриптов; • обвязка вокруг Airflow — собственные операторы, хуки, генерация DAG'ов, инструменты тестирования пайплайнов; • самописный lineage и инструменты наблюдаемости данных; • AI-слой: агенты на LangGraph + MCP, которые расследуют инциденты, анализируют качество данных и помогают команде в рутине. Мы — команда инженеров, а не операторов ETL. Бо́льшая часть нашей работы — это Python-разработка: библиотеки, фреймворки, сервисы, которыми пользуется вся дата-вертикаль компании. Почему эта роль интересная Это позиция Senior DE с сильным уклоном в платформенную разработку. Не «писать пайплайны по тикетам», а проектировать инструменты, из-за которых пайплайны пишутся в разы быстрее — или не пишутся руками вообще. Вы будете работать с lakehouse-стеком на уровне внутренностей: оптимизация Trino-запросов и работа с коннекторами, maintenance Iceberg-таблиц (компакция, snapshot expiration, position/equality deletes — мы знаем эту боль изнутри), эволюция схем, REST-каталог. Это та глубина, которая редко встречается в продуктовых компаниях. И второе: мы AI-native команда. Claude Code и аналогичные инструменты — часть ежедневного рабочего процесса, а не эксперимент по пятницам. Мы строим harness-системы вокруг LLM: агентов с инструментами, автоматизацию code review, ассистентов для написания DAG'ов. Если вам близко состояние, когда ты проектируешь систему, а агент под твоим контролем выполняет рутину — вам у нас понравится. Обязанности • развитие ядра платформы: фреймворка Data Vault, обвязки Airflow, lineage-инструментов; проектирование API для использования другими инженерами и ответственность за их развитие; • разработка библиотек и фреймворков на Python: клиентов к источникам данных, инструментов тестирования пайплайнов, оберток над инфраструктурными компонентами; обеспечение качества кода через типизацию, тестирование и code review; • работа с lakehouse-архитектурой: Iceberg maintenance, оптимизация layout'а таблиц, тюнинг Trino, разработка Spark-джоб для тяжелых трансформаций; • построение интеграций с источниками данных: OLTP-базы, REST/gRPC API, Kafka, файловые хранилища, SaaS-системы; проектирование унифицированных интерфейсов подключения новых источников; • внедрение AI-инструментов в инженерные процессы: разработка агентов для расследования инцидентов, анализа качества данных, поддержки DAG'ов и code review; • участие в архитектурных решениях: выбор технологий, проектирование интерфейсов между компонентами, формирование и внедрение best practices в команде; • проведение code review и менторинг менее опытных коллег. Требования • Промышленный опыт от 5 лет в data engineering или backend-разработке с сильным дата-уклоном: production-системы под реальной нагрузкой, ответственность за их эксплуатацию, а не только за написание кода. • Python — главное требование. Уровень senior разработчика: ООП, проектирование API библиотек, типизация, тесты, опыт написания переиспользуемых компонентов, которыми пользовались другие люди. • Lakehouse-стек на практике. Apache Iceberg (или Delta/Hudi с готовностью быстро переключиться): устройство таблиц, snapshots, компакция, schema evolution. Понимание, чем lakehouse отличается от классического DWH не на уровне статьи на Medium. • Trino или другой MPP-движок: архитектура распределённого выполнения, чтение планов запросов, оптимизация, опыт работы с коннекторами. • Apache Airflow глубоко: не только разработка DAG'ов, но и внутреннее устройство (scheduler, executors, метаданные), опыт написания собственных операторов и хуков. • Apache Spark: PySpark, Spark SQL, понимание модели выполнения. • SQL продвинутого уровня: оконные функции, CTE, оптимизация, чтение планов исполнения, работа с большими объёмами. • Git, CI/CD — уверенно. Условия • полная занятость; • оформление: трудовой договор; • график: 5/2 • удаленный формат работы; • уровень дохода обсуждается на этапах найма. Что приятного мы делаем для сотрудников • предлагаем ДМС со стоматологией или компенсацию на медицинское обслуживание, а также сервис психологической поддержки; • заботимся о физическом здоровье — компенсируем расходы на занятия спортом или покупку спортивного оборудования; • компенсируем стоимость техники, которую вы приобретаете для работы; • создаем условия для развития: оплачиваем обучение, конференции и митапы, нужные для работы; • подключаем к корпоративной программе лояльности: персональным скидкам на Flowwow и предложениям от партнеров. Наши ценности Забота и любовь Наш продукт основан на желании людей радовать друг друга и быть вместе. Пока любовь жива, у Flowwow будут пользователи. Развитие и рост Flowwow быстро развивается и с радостью поддерживает инициативы сотрудников. Культура взаимопомощи У нас работают люди, вовлеченные в процесс и небезразличные к тому, что они делают. Открытость к изменениям Каждый может проявлять инициативу, предлагать и быстро видеть свой вклад в общий успех. Благотворительность Одна из целей Flowwow — помогать людям. Нас объединяют социальная ответственность и готовность участвовать в специальных благотворительных мероприятиях. Расскажите об этой вакансии в соцсетях2f:Tb60,Привет! MobileUp уже 14 лет делает большие мобильные проекты и web-сервисы для финтеха, фудтеха, образования и других отраслей. Беремся за сложные проекты с хитрой бизнес-логикой, высокой нагрузкой и интеграцией с железом. В портфолио более 250 проектов. Работаем со Сбером, МТС, Санкт-Петербург Банком, умным городским транспортом, а еще делаем свой сервис для помощи приютам для животных. Пятый год подряд MobileUp входит в тройку лучших работодателей России в рейтинге Хабр Карьеры. В 2023 году заняли там второе место. Кого мы ищем: Сейчас мы в поиске надежного Data Engineer в команду. Обязанности • Настройка ETL-процессов; • Доработка и поддержка OLAP-кубов; • Построение витрин для отчетности и задач аналитики; • Участие в проекте по формированию собственной дата-инфраструры. Требования • Сильный SQL (сложные запросы, оконные функции, написание процедур, оптимизация запросов и т.д.); • Опыт работы с Oracle, Clickhouse, Postgres; • Python: алгоритмы и структуры данных, ООП, умение читать чужой код; • Опыт в ETL, знание Airflow; • Понимание архитектуры БД; • Будет преимуществом опыт работы системным / бизнес / дата-аналитиком. Условия • Оформление по ТК РФ; • Социальный пакет (оплачиваемые отпуска и больничные, ДМС, 5 sick-days в год, корпоративный английский и прочие бонусы); • Ипотека по льготной ставке для ИТ-специалистов, отсрочка от армии (для военнообязанных); • Возможность удаленной работы, плавающее начало дня; • Обучение и конференции за счет компании; • Предоставление техники; • Уютный Питерский офис в шаге от метро Владимирская/Достоевская; • Насыщенную корпоративную жизнь :) Расскажите об этой вакансии в соцсетях30:T1fdc,At Riot, Data Engineers build the trusted data foundations that help teams make better decisions and create better experiences for players. As a Principal Data Engineer on Teamfight Tactics CoreTech, you will own the technical direction and long-term health of TFT’s data ecosystem, from telemetry and schemas to govern data products, metrics, pipelines, and production operations. You will partner closely with Game Engineering, Design, Product, Insights, and Data Science from feature conception through launch and live operations. You will translate player and product needs into scalable, reliable, and cost-efficient data solutions, while establishing the standards and operating practices that allow TFT teams to move quickly without compromising data trust. This is a Principal-level individual contributor role. You will lead ambiguous, multi-team initiatives; make architecture and prioritization tradeoffs; mentor engineers and data practitioners; and influence data-engineering standards across TFT and Riot. You will remain hands-on where it creates leverage, while raising the effectiveness of the broader team through technical direction, coaching, and durable systems. This role will be based out of our Los Angeles headquarters. Responsibilities • Own the technical strategy, architecture, and roadmap for TFT’s data ecosystem in partnership with TFT and Riot Data Engineering leadership. • Design, build, and evolve scalable batch and near-real-time data systems supporting telemetry, player behavior, game operations, experimentation, insights, and player-facing features. • Establish and maintain data contracts across Data Engineering, Insights, Game Engineering, and Product, including event schemas, metric definitions, and accuracy expectations. • Partner with game teams early in feature development to design instrumentation, validate payloads, and make telemetry a tested part of feature readiness and launch criteria. • Own the reliability and operational health of critical TFT data products, including freshness, availability, accuracy, observability, alerting, runbooks, incident response, and root-cause analysis. • Lead data modeling and warehouse architecture across TFT, creating durable, well-documented sources of truth that serve multiple teams and use cases. • Establish standards for data governance, lineage, documentation, access, retention, lifecycle management, and compliance with applicable privacy requirements. • Reduce ambiguity by clarifying requirements, identifying risks, evaluating alternatives, and communicating tradeoffs across delivery speed, reliability, cost, and complexity. • Improve engineering velocity through automation, self-service tooling, reusable patterns, and pragmatic development and review processes. • Drive cost optimization through thoughtful architecture, workload optimization, storage and compute lifecycle practices, and proactive capacity planning. • Contribute to recruiting, technical interviewing, interview-kit development, and the growth of Riot’s Data Engineering discipline. • Help define and socialize TFT and Riot-wide craft standards for data architecture, reliability, governance, documentation, and operational excellence. Required Qualifications • Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, Information Systems, or a related field, or equivalent practical experience. • 8+ years of professional experience in data engineering, software engineering, analytics engineering, or a related discipline, with demonstrated principal-level scope. • Experience designing, building, and operating production data systems at significant scale. • Hands-on expertise in big-data technologies, including Python, GoLang, Spark, Scala, SQL, and tools like Airflow and DBT. • Proficiency in cloud infrastructure (AWS or GCP) and Databricks. • Demonstrated expertise in data modeling, schema design, data contracts, lineage, governance, and the development of durable sources of truth. • Experience establishing data-quality checks, observability, SLIs/SLOs, incident-management practices, and operational documentation. • Demonstrated ability to set technical direction, lead complex initiatives across multiple teams, and make sound architecture and prioritization tradeoffs. • Strong cross-functional communication skills and experience partnering with engineering, product, analytics, insights, and other technical stakeholders. • Experience mentoring and developing engineers, including senior-level practitioners. Desired Qualifications • Experience building and operating data systems for a live-service game or another high-scale consumer product. • Experience partnering with game engineering on instrumentation, telemetry, schemas, and launch readiness. • Experience using data and analytics to influence gameplay, product, feature, or live-operations decisions from development through launch. • Familiarity with Teamfight Tactics or strong curiosity about games, player behavior, and live-service operations. • Genuine player empathy, product sense, and pragmatic judgment in balancing player value, engineering quality, delivery, and operational risk. For this role, you'll find success through craft expertise, a collaborative spirit, and decision-making that prioritizes the delight of players. We will be looking at your past studies, experience, and your personal relationship with games. If you embody player empathy and care about players' experiences, this could be your role! Our Perks: Riot focuses on work/life balance, shown by our open paid time off policy and other perks such as flexible work schedules. We offer medical, dental, and life insurance, parental leave for you, your spouse/domestic partner, and children, and a 401k with company match. Check out our benefits pages for more information. At Riot Games, we put players first. That mission drives every decision in our quest to create games and experiences that make it better to be a player. Whether you’re working directly on a new player-facing experience or you’re supporting the company as a whole, everyone at Riot is part of our mission. And just like in our games, we’re better when we work together. Our goal is to create collaborative teams where you are empowered to bring your unique perspective everyday. If that sounds like the kind of place you want to work, we’re looking forward to your application. It’s our policy to provide equal employment opportunity for all applicants and members of Riot Games, Inc. Riot Games makes reasonable accommodations for handicapped and disabled Rioters and does not unlawfully discriminate on the basis of race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity or expression, national origin, age, handicap, veteran status, marital status, criminal history, or any other category protected by applicable federal and state law. We consider for employment all qualified applicants, including those with criminal histories, in a manner consistent with applicable federal, state and local law, including the California Fair Chance Act, the City of Los Angeles Fair Chance Initiative for Hiring Ordinance, the Los Angeles County Fair Chance Ordinance for Employers, the San Francisco Fair Chance Ordinance, and the Washington Fair Chance Act. Per the Los Angeles County Fair Chance Ordinance, the following core duties may create a basis for disqualifying candidates with relevant criminal histories: • Safeguarding confidential and sensitive Company data • Communication with others, including Rioters and third parties such as vendors, and/or players, including minors • Accessing Company assets, secure digital systems, and networks • Ensuring a safe interactive environment for players and other Rioters These duties are directly related to essential operations, safety, trust, and compliance obligations within our organization. Please note that job duties may evolve based on business needs and additional responsibilities may be assigned as necessary to maintain operational efficiency and security.31:Tfab,Мы - команда разработки Аналитической Платформы (АПЛ) розничного взыскания, занимаемся разработкой дата-продуктов на основе большого объема данных и ищем высоквалифицированного разработчика / дата инженера хранилища данных, способного принять активное участие в развитии нашей аналитической платформы (тех стек Greenplum / PostgreSQL / Hadoop). АПЛ - это платформа с 3000+ активных пользователей, предоставляющая возможность разработки аналитических продуктов на основе современной микросервисной архитектуры с использованием стека Greenplum, PostgreSQL, Openshift, Hadoop экосистемы (Spark и т.д. ), Apache Airflow, Python, Java, Java script. Задачи: • поиск и анализ источников данных • аналитика и проектирование витрин данных под потребности бизнес-заказчиков • разработка витрин данных на основе Greenplum (PL/pgSQL) и Hadoop (Java spark) и вывод их в пром в соответствии с банковским релизным процессом • подготовка и сборка дистрибутивов, сопровождение по стендам разработки и тестирования • разработка решений потоковой обработки данных в режиме Near Real Time (NRT) и пакетной(Batch) • выстраивание и оптимизация производительности ETL-процессов. Мы ждем от кандидата: • опыт работы дата-инженером от 2-х лет с MPP и реляционными СУБД: Greenplum, PostgreSQL, способность выбирать архитектурные паттерны, связанные с этими особенностями будет являться преимуществом • уверенное знание SQL: агрегатные, аналитические функции, опыт написания и оптимизации сложных запросов, программных единиц на PL/pgSQL • опыт разработки и внедрения корпоративных хранилищ данных (DWH) • опыт работы с CI/CD решениями на базе Jenkins и Bitbucket/Git • навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе. Мы предлагаем: • комфортный офис по адресу г. Новосибирск • формат работы: офис • ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия • корпоративный спортзал и зоны отдыха • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.32:Ted6,

Команда развивает корпоративное DWH на ClickHouse с нуля — хранилище уже в проде и влияет на ключевую отчётность компании, но проект в стадии активного роста: круг потребителей и объём задач быстро расширяются.

Предстоит не просто поддержать этот рост, а выстроить его правильно — так, чтобы данные оставались быстро доступными и при этом не теряли единую версию правды.

Формат работы — гибкий гибридный формат в Санкт-Петербурге.

Основные задачи

Прямое управление командой дата-инженеров: постановка задач, приоритизация, код-ревью, менторство, найм (в том числе предстоящий найм сеньора в команду)
Отвечать за архитектура DWH: слои raw → stg → prep → core → dmt
Проектное управление: roadmap развития DWH
Управление доступом к данным: ролевая модель, права, гранты, распределение ресурсов хранилища между растущим числом потребителей
Выстраивание процессов: CI/CD, Data Quality, Data Governance, дежурства и инцидент-менеджмент, стандарты разработки data pipelines и dbt моделей
Выстраивание взаимодействия DE с бизнес-аналитиками, продуктовыми аналитиками, BI и другими потребителями данных

Мы ожидаем

Опыт работы тимлидом дата-инженеров от 2 лет: реальный опыт постановки задач, проведения код-ревью, найма и развития сотрудников — не только техническая экспертиза
Уверенный опыт с ClickHouse и dbt в проде
Опыт построения или развития DWH по dimensional modeling / методологии Kimball
Сильный SQL и понимание оптимизации запросов в ClickHouse (партиционирование, движки, materialized views, инкрементальная загрузка)
Опыт работы с оркестраторами (Airflow или аналог)
Python на уровне дата инженерных задач (ETL/ELT, автоматизация, интеграции с API)
Опыт выстраивания Data Quality процессов (тесты, мониторинг аномалий, документация)
Опыт CI/CD и работы с git-flow

+100 к резюме

Опыт управления доступом к данным: ролевые модели, гранты, разграничение прав в хранилище на несколько команд-потребителей
Опыт внедрения CDC
Опыт с Kafka, Trino, Spark

33:T15c6,

Ищем самостоятельного дата-инженера для развития потоков данных в прикладном _Legal_-домене. Вам предстоит строить надежные пайплайны от источников до автоматизированных систем-получателей.

Обязанности

cбор, анализ и формализация требований от бизнес-технологов (БТ) и владельцев продуктов юридического блока
поиск, исследование и подключение новых источников данных внутри КАП под задачи правового департамента
выполнение разовых (Ad-hoc) запросов по заявкам бизнеса для проработки требований, точечного анализа юридических метрик или поиска аномалий в данных
разработка ETL -процессов на Scala (Apache Spark 3.2+) с последующей пакетной доставкой подготовленных витрин данных в смежные автоматизированные системы (АС)
оптимизация производительности SQL-запросов к данным уровня HOF (Head of Function, сложные CTE, оконные функции, партиционирование) и Scala-кода
обеспечение стабильности работы продуктивных потоков: разбор инцидентов третьей линии поддержки (L3), восстановление целостности данных после сбоев, работа с логами YARN/HDFS
взаимодействие с командами DevOps для настройки CI/CD пайплайнов доставки кода и оркестрации задач
ведение технической документации в Confluence и управление задачами в Jira.

Требования

высшее образование
опыт работы Data Engineer от 2–3 лет
уверенное владение Apache Spark (версии 2.x или 3.x). Будет приимуществом знание Scala
знание Python
глубокое понимание архитектуры экосистемы Hadoop (YARN, HDFS, Hive Metastore)
экспертный уровень SQL: свободное использование оконных функций (ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD), сложных джоинов и вложенных запросов
навык анализа требований бизнеса и перевода их на язык технических спецификаций.
практический опыт расследования и устранения последствий инцидентов L3 в продуктивной среде больших данных
самостоятельность: умение декомпозировать задачу, оценить сроки и довести ее до релиза без микроменеджмента
знакомство с инструментами DevOps и практиками CI/CD применительно к доставке Spark-приложений

Будет плюсом:

опыт использования AI-инструментов в разработке (LLM-ассистенты для написания и ревью кода, агенты для автоматизации рутинных операций, инструменты автодополнения вроде GitHub Copilot)
опыт работы с данными в финансовом секторе, ритейле или телекоме; знакомство со специфическими юридическими источниками (например, выгрузки из систем претензионно-исковой работы, реестры контрагентов).

Условия

формат работы офис, локация офиса ул Вавилова д.19
ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
корпоративный спортзал и зоны отдыха
более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

34:T1429,Ищем Data Engineer / Backend-специалиста для разработки и развития высоконагруженных систем антифрод-скоринга, работающих в режиме реального времени. Вы будете работать на стыке Data Engineering, Backend и Machine Learning: развивать микросервисы и data-процессы, создавать витрины и ML-фичи, обеспечивать обработку и доставку данных в online- и batch-контуры. Чем предстоит заниматься: • Разработка и развитие микросервисов и data-процессов для online/streaming- и batch-обработки. • Построение пайплайнов обработки, обогащения и репликации данных. • Создание витрин, агрегатов и ML-фичей для антифрод-моделей. • Работа с большими объемами исторических данных и тяжелыми расчетами. • Обеспечение качества, консистентности и доступности данных. • Оптимизация производительности и надежности сервисов и пайплайнов. • Взаимодействие с бизнес-заказчиками и Data Scientists: сбор требований, проработка решений, понимание особенностей обучения и применения ML-моделей. Наши пожелания к кандидатам: • Коммерческий опыт разработки на Python. • Опыт создания backend-сервисов и data-пайплайнов. • Понимание принципов микросервисной архитектуры. • Опыт работы с большими объемами данных. • Понимание batch- и streaming-обработки. • Опыт работы с реляционными и in-memory-базами данных. • Понимание принципов работы ML-пайплайнов. • Готовность самостоятельно разбираться в предметной области и работать на стыке технических и бизнес-задач. Технологический стек: • Big Data: Spark, Hadoop, S3, Iceberg, Airflow. • Backend: Python, FastAPI, Flask, aiohttp. • СУБД: MS SQL, Oracle, PostgreSQL. • In-memory: Redis, Apache Ignite, Tarantool, Tarantool Column Store. • Streaming: Kafka. • Инфраструктура: Linux. Будет плюсом: Опыт в Anti-Fraud / Risk / Scoring, low-latency-системах, feature pipelines, online inference, а также практический опыт со Spark, Kafka, Tarantool или Ignite. Что мы предлагаем: • Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования. • Пятидневная рабочая неделя: с 9.00 до 18.00 и в пятницу у нас сокращенный рабочий день, удаленный формат работы. • Среда для твоего неизбежного развития: тебя ждут сложные и интересные задачи с использованием большого массива данных, у нас регулярно проходят тренинги, вебинары; у тебя будет доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Альпины и бизнес-изданиям, скидки на курсы иностранных языков. • Карьерный рост: ты будешь понимать, что нужно сделать для перехода на другой уровень. • Чувство локтя: у нас дружелюбная атмосфера и команда лучших профессионалов, которые готовы делиться с тобой экспертизой. • Забота о твоем здоровье: программа ДМС, куда входит стоматология и обслуживание в лучших клиниках города, скидки на абонементы в фитнес-клубы, неформальные спортивные сообщества. • Возможности для разнообразного досуга: скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в ресторанах и барах, в магазинах. • Программа развития AI-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня.35:T1a45,Korzinka — крупнейшая сеть супермаркетов Узбекистана с активно развивающимся цифровым блоком: SuperApp, программа лояльности, Payments и OMNI-канальные сервисы. Мы строим data-платформу на Microsoft Fabric и Databricks: Lakehouse-архитектура с Delta Lake, полным Medallion-стеком и CI/CD через Azure DevOps.
Ищем Data Engineer, который умеет проектировать дата-продукты от raw до consumption, оптимизировать Spark-джобы под production-нагрузки и строить надёжные интеграции между десятками источников данных ритейл-компании.

Чем предстоит заниматься

Разработка дата-продуктов и пайплайнов:
Проектировать дата-продукты полного цикла — от raw-слоя до consumption: витрины, семантические модели, API для downstream-сервисов; обеспечивать ownership, SLA, документирование и версионирование.
Разрабатывать ETL/ELT-пайплайны на Microsoft Fabric, Databricks и Azure Data Factory (Dataflow Gen2, Pipelines, Notebooks) с учётом надёжности, идемпотентности и наблюдаемости.
Создавать переиспользуемые инженерные фреймворки: шаблоны пайплайнов, библиотеки трансформаций, утилиты для Delta Lake.
Реализовывать интеграции между источниками и платформой: ERP (SAP), CRM, WMS, POS, мобильное приложение, программа лояльности — согласование data contracts, обработка схемных изменений, мониторинг целостности.
Оптимизация и архитектура:
Advanced-оптимизация Spark-джобов: партиционирование, broadcast join, кэширование, управление ресурсами кластера.
Оптимизация хранилища в Delta Lake и Fabric: Z-Order, V-Order, компакция, retention-политики, планы выполнения запросов.
Проектирование моделей данных: Medallion (bronze/silver/gold), Star Schema, Data Vault — выбор подхода под downstream-потребителей.
Работа с Lakehouse: транзакции Delta Lake, schema evolution, time travel, CDC.
CI/CD и качество данных:
Настройка CI/CD для data-пайплайнов через Azure DevOps: Pipelines, Repos (GitFlow), Artifacts.
Контроль качества данных: data contracts, автоматизированные проверки (Great Expectations, dbt tests или аналоги), алертинг на аномалии и нарушения SLA.
Работа с Azure Key Vault (секреты, ключи шифрования) и Microsoft Purview (каталогизация, lineage, классификация).
Взаимодействие:

С Data Analysts и Data Scientists — интеграция Lakehouse-форматов в downstream, совместное проектирование семантических моделей в Power BI / Fabric.
С backend- и интеграционными командами, бизнес-доменами — проектирование data contracts и согласование схем.

Участие в развитии data-платформы совместно с Head of Analytics: технический дизайн, оценка новых инструментов, архитектурные предложения.
Документирование решений в Confluence или корпоративном репозитории.

Что мы ждём

Опыт в data engineering от 3 лет.
Опыт с Microsoft Fabric или Databricks от 1 года.
Уверенный PySpark: трансформации, оптимизация джобов, DataFrame API, Spark SQL.
Уверенный SQL: оконные функции, CTE, оптимизация запросов, планы выполнения.
Глубокое понимание Lakehouse и Delta Lake: ACID, schema evolution, time travel, V-Order, Z-Order, компакция.
Azure Data Factory: пайплайны, linked services, triggers, мониторинг.
Azure Key Vault и Microsoft Purview.
CI/CD для data-пайплайнов: Azure DevOps Pipelines, GitFlow, автоматизированное тестирование.
Моделирование данных: Medallion, Star Schema.
Построение дата-продуктов: ownership, SLA, версионирование, data contracts.
Опыт интеграций между гетерогенными источниками.
Понимание ритейл-доменов: продажи, ассортимент, цепочка поставок, лояльность, маркетинг, e-commerce.
Английский на уровне чтения технической документации и коммуникации с вендорами.

Условия

Современный стек: Microsoft Fabric, Databricks, Delta Lake, Azure DevOps.
Гибкий режим работы, свобода от дресс-кода.
Performance-бонусы по результатам Review.
Таунхоллы, митапы, demo-дни, внутренние сообщества.
Партнёрские программы обучения: иностранные языки, Skillbox, Geekbrains, Yandex Practicum.
Карта Korzinka Plus с 10% кешбэком в сети.
Наставничество и программы материальной поддержки.
Referral-бонусы за рекомендации.

36:T1670,Secure Every Identity, from AI to Human Identity is the key to unlocking the potential of AI. Okta secures AI by building the trusted, neutral infrastructure that enables organizations to safely embrace this new era. This work requires a relentless drive to solve complex challenges with real-world stakes. We are looking for builders and owners who operate with speed and urgency and execute with excellence. This is an opportunity to do career-defining work. We're all in on this mission. If you are too, let's talk. Secure Every Identity, from AI to Human Identity is the key to unlocking the potential of AI. Okta secures AI by building the trusted, neutral infrastructure that enables organizations to safely embrace this new era. This work requires a relentless drive to solve complex challenges with real-world stakes. We are looking for builders and owners who operate with speed and urgency and execute with excellence. This is an opportunity to do career-defining work. We're all in on this mission. If you are too, let's talk. The Data Engineering Team Our Data Engineering team is part of the Technology Data & Intelligence organization, on a mission to accelerate Okta’s scale and growth. We focus on building platforms and capabilities utilized across the organization by sales, marketing, engineering, finance, product, and operations. You will be part of a team performing detailed technical designs, development, and implementation of applications using cutting-edge technology stacks. The Senior Data Engineer Opportunity As a Senior Data Engineer, you will be responsible for designing, building, and maintaining scalable solutions. This role involves collaborating with data engineers, analysts, scientists, and other engineers to ensure data availability, integrity, and security. You will play a critical role in preparing Okta for its AI-driven future by building stable data layers and partnering with Analytics Engineers to power our AI/ML systems. What you’ll be doing • Design and Develop Scalable Platforms: Build and maintain scalable data platforms using AWS, Snowflake, dbt, and Databricks. • Infrastructure as Code: Utilize Terraform to manage infrastructure as code, ensuring consistent and reproducible environments. • CI/CD Management: Develop and maintain CI/CD pipelines for data platform applications using GitHub and GitLab. • AI/ML Infrastructure: Engineer robust data pipelines that fuel high-performance AI and ML models by delivering reliable, feature-rich datasets. • Data Governance & Strategy: Implement comprehensive data governance frameworks to ensure data lineage, compliance, and quality across all analytical platforms. • Security & Compliance: Conduct vulnerability scans, apply necessary patches, and ensure data security meets industry standards. • Innovation: Explore cutting-edge tools like "data engineer agents" to automate routine tasks and free up time for high-leverage, custom pipelines. • Cross-Functional Collaboration: Partner with product managers, UX designers, and other developers to deliver end-to-end solutions. What you’ll bring to the role • Education: BS in Computer Science, Engineering, or another quantitative field of study. • Experience: 5+ years of professional experience in a data engineering or full-stack role. • SQL & ETL Mastery: Expert-level knowledge of SQL, ETL tools such as Airflow and dbt, and relational/columnar MPP databases like Snowflake or Redshift. • Cloud Infrastructure: Hands-on experience with AWS (S3, Lambda, EMR, EC2, EKS). • Modern Data Architecture: Experience with lakehouse architectures (Databricks) and file formats like Iceberg and Delta. • Containerization: Proficiency with Docker and Kubernetes for packaging and distributing applications. • Communication: Excellent oral and written communication skills for both technical and non-technical audiences. And extra credit if you have experience in any of the following! • Experience working on latest AI technologies • Experience coaching and developing individuals for increased effectiveness • Familiarity with cloud cost optimization (FinOps) • Background in SaaS, security, or identity industries #Hybrid_Bengaluru #LI_Linkedin P24821_3521363 The Okta Experience • Supporting Your Well-Being • Driving Social Impact • Developing Talent and Fostering Connection + Community We are intentional about connection. Our global community, spanning over 20 offices worldwide, is united by a drive to innovate. Your journey begins with an immersive, in-person onboarding experience designed to accelerate your impact and connect you to our mission and team from day one. Okta is an Equal Opportunity Employer. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, ancestry, marital status, age, physical or mental disability, or status as a protected veteran. We also consider for employment qualified applicants with arrest and convictions records, consistent with applicable laws. If reasonable accommodation is needed to complete any part of the job application, interview process, or onboarding please use this Form to request an accommodation. Notice for New York City Applicants & Employees: Okta may use Automated Employment Decision Tools (AEDT), as defined by New York City Local Law 144, that use artificial intelligence, machine learning, or other automated processes to assist in our recruitment and hiring process. In accordance with NYC Local Law 144, if you are an applicant or employee residing in New York City, please click here to view our full NYC AEDT Notice.37:Ted4,At Lyft, our purpose is to serve and connect. We aim to achieve this by cultivating a work environment where all team members belong and have the opportunity to thrive. Interns work side-by-side with top engineers in the industry while having autonomy from the get-go. They contribute to user-facing products and are able to see their work go live quickly. Lyft fosters a collaborative environment in the office, so there's always a sharp mind eager to hear about your next idea. So what's yours? Responsibilities: • Own your project, while checking in with other team members throughout the day with questions and updates • You leave the code in a better state than when you found it (progressive refactor) • You value reliability, ensured by testing • Participate in code reviews to ensure code quality and distribute knowledge • Continuous integration and deployment • Go home knowing that your work today is meaningfully improving the lives of every Lyft driver and every Lyft passenger! Experience: • Currently pursuing a Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Data Science or related major from a university in Canada (required), with a graduation date between December 2027 and Summer 2028 (required). For any candidates who are master's students who worked between their bachelor's and master's programs: candidates should also have less than 2 years of relevant full-time work experience • Available during Summer 2027 for an internship in Toronto • Strong knowledge of CS fundamentals • Knowledge of SQL and data modeling fundamentals • Experience working with databases • Excellent communication skills • Interest in solving large scale data problems in a real world scenario • Passion for community, sustainability, and/or transportation Benefits: • Mental health benefits • In addition to holidays, interns receive 2 days paid time off and 3 days sick time off • Subsidized commuter benefits and Lyft ride credits Lyft is committed to creating an inclusive workforce that fosters belonging. Lyft believes that every person has a right to equal employment opportunities without discrimination because of race, ancestry, place of origin, colour, ethnic origin, citizenship, creed, sex, sexual orientation, gender identity, gender expression, age, marital status, family status, disability, pardoned record of offences, or any other basis protected by applicable law or by Company policy. Lyft also strives for a healthy and safe workplace and strictly prohibits harassment of any kind. Accommodation for persons with disabilities will be provided upon request in accordance with applicable law during the application and hiring process. Please contact your recruiter if you wish to make such a request. Lyft highly values having employees working in-office to foster a collaborative work environment and company culture. This role will be in-office on a hybrid schedule — Team Members will be expected to work in the office at least 3 days per week, including on Mondays, Wednesdays, and Thursdays. Lyft considers working in the office at least 3 days per week to be an essential function of this hybrid role. Your recruiter can share more information about the various in-office perks Lyft offers. The expected base pay range for this position in the Toronto area is CAD $40 - CAD $45 per hour. Salary ranges are dependent on a variety of factors, including qualifications, experience and geographic location. Your recruiter can share more information about the salary range specific to your working location and other factors during the hiring process. Lyft may use artificial intelligence to screen applicants, however, Lyft employees make the ultimate selection and hiring decisions. This is a new position.38:T7de,

Вакансии data engineer

Senior Financial Data Engineer

Data Engineer

Data Engineer (команда B2C-SQL)

Инженер данных в Финтех

Data Engineer (Senior)

Data Engineer

Principal Data Engineer -Teamfight Tactics

Recruiting Analytics Data Engineer

Data Engineer (Новосибирск)

Data Engineering Team Lead

Data Engineer (Корпоративная аналитическая платформа, Legal)

Data Engineering Manager, Growth & Revenue

Старший инженер данных (Антифрод)

Data Engineer (Middle)

Data Engineer

Senior Data Engineer

Data Engineer Intern (Summer 2027)

AWS Data Engineer

Инженер данных в DWH Лавки — RT/NRT и AI‑агенты

Forward Deployed Data Engineer - US

Похожие подборки