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:T145e,

AGROBANK — один из крупнейших банков Узбекистана, активно проходящий этап цифровой трансформации. Мы строим современную технологическую экосистему и запускаем масштабный проект по созданию платформы данных, которая станет основой для аналитики, AI и продуктовых решений банка.

Сейчас мы ищем Data Engineer, который будет участвовать в разработке и развитии data-платформы: от архитектуры до реализации пайплайнов и инфраструктуры обработки данных.

В этой роли вы будете работать на стыке данных, инфраструктуры и разработки, создавая решения, которыми будут пользоваться все команды банка — от аналитики до ML и бизнеса.

Обязанности:

— Проектирование и развитие платформы данных (Data Platform).

— Разработка и поддержка ETL/ELT пайплайнов для обработки данных.

— Построение и развитие архитектуры хранилищ данных (DWH).

— Разработка инструментов для качества данных, мониторинга и управления метаданными.

— Оптимизация систем обработки данных
(производительность, стоимость, отказоустойчивость).

— Работа с распределёнными системами и большими объёмами данных.

— Взаимодействие с командами аналитики, ML и разработки.

— Участие в развитии инфраструктуры для аналитики, ML и A/B-тестирования.

Требования:

— Опыт работы от 2 лет в роли Data Engineer или в проектах, связанных с DWH.

— Уверенное владение Python и SQL.

— Понимание архитектуры хранилищ данных (DWH).

— Опыт работы с аналитическими и распределёнными системами:
Trino, Greenplum, Hadoop, ClickHouse (или аналогами).

— Опыт работы с инструментами оркестрации: Airflow или аналоги.

— Понимание принципов построения ETL/ELT процессов.

— Системное мышление и способность работать с сложными архитектурами.

— Знание русского языка.

Будет плюсом:

— Опыт работы с dbt.

— Опыт работы с потоковыми данными (Kafka, CDC).

— Понимание принципов построения data pipelines и streaming-архитектур.

— Опыт работы с ML-инфраструктурой.

— Опыт построения data-платформ с нуля.

Мы предлагаем:

— Работу в одной из крупнейших финансовых организаций страны, проходящей масштабную цифровую трансформацию

— Участие в проектах по регуляторной отчётности и управлению данными

— Возможность работать с современными подходами к построению data-инфраструктуры

— Комфортный офис в центре Ташкента (библиотека, зоны отдыха, тренажёрный зал) и бесплатный доступ к спортивному залу для сотрудников

— Формат работы: офис 5/2, график с 09:00 до 18:00; премии к государственным праздникам, ежегодный медицинский чекап и медицинский пункт на территории офиса

— Конкурентную заработную плату (обсуждается индивидуально)

2d:Tb27,

Ozon Банк — это современные финансовые технологии для людей и бизнеса. Мы сами реализуем ключевые системы: процессинг, учётное ядро, переводы. Даём возможность влиять на результат, ценим открытость и поддерживаем коллег.

Ищем дата-инженера в команду машинного обучения. Вам предстоит строить и поддерживать пайплайны больших данных для скоринга, антифрода и других ML-продуктов: от загрузки и обработки данных до доставки фичей и результатов моделей в продакшн.

Вас ждут задачи с большими объёмами данных, прямое влияние на запуск ML-продуктов и работа вместе с дата-сайентистами, MLOps-инженерами и аналитиками.

Вам предстоит:

разрабатывать batch-пайплайны на Spark/PySpark под управлением Airflow
готовить витрины и датасеты для обучения, скоринга и мониторинга моделей
работать с HDFS: организовывать слои и партиционирование данных, контролировать хранение и квоты
оптимизировать производительность и ресурсоёмкость Spark-задач
проектировать загрузку и хранение данных в ClickHouse, оптимизировать запросы и структуру таблиц
обеспечивать надёжность пайплайнов: DQ-проверки, мониторинг, алерты и разбор инцидентов

Для нас важны:

опыт разработки промышленных пайплайнов данных
уверенное знание Spark/PySpark, HDFS, Python и SQL
опыт работы с Airflow и ClickHouse
понимание распределённых вычислений, партиционирования и оптимизации ETL-процессов

Будет плюсом:

опыт работы с Kafka, Feature Store и данными для ML, скоринга или антифрода

2e:Tc38,

Ищем опытного дата-инженера, который возглавит небольшую команду до 3 человек и построит инженерную практику данных для ML-продуктов банка.

Роль подойдёт квалифицированному старшему специалисту, который готов сделать следующий шаг и расти до техлида.

Вам предстоит:

пределять архитектуру батч-пайплайнов на Spark/PySpark, HDFS, Airflow и ClickHouse
оставаться hands-on руководителем: проектировать решения, писать код и проводить код-ревью
формировать стандарты разработки: тестирование, DQ, мониторинг, алерты, SLA, документация и ранбуки
повышать производительность и надёжность Spark-задач, оптимизировать хранение в HDFS и ClickHouse
управлять техническим бэклогом, распределять задачи и развивать инженеров команды
выстраивать взаимодействие с дата-сайентистами, MLOps, аналитиками и платформенными командами
отвечать за production-ready качество пайплайнов и разбор критичных инцидентов

Для нас важны:

уверенный практический опыт со Spark/PySpark, HDFS, Airflow, ClickHouse, Python и SQL
опыт проектирования и эксплуатации нагруженных пайплайнов данных
глубокие знания распределённых вычислений, партиционирования и оптимизации ETL
умение внедрять инженерные практики и системно повышать качество
опыт в роли ментора, техлида или координатора небольшой команды.

Будет плюсом:

опыт работы с Kafka, Feature Store, ML-пайплайнами, скорингом или антифродом

2f:T866,Чем ты будешь 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. • Стек технологий: 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. Мы ожидаем • 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.30:Td76,

Наш стек: Python, Airflow, ClickHouse, Trino, PostgreSQL, Vertica, Kafka, S3, Spark, Hadoop, Kubernetes, Helm, Superset, Prometheus, Grafana, GitLab, Jira, Confluence.

Вам предстоит

• разрабатывать и поддерживать пайплайны поставки данных в ClickHouse, Vertica и Trino

• проектировать и реализовывать фабрики data-пайплайнов

• обеспечивать своевременное обновление и поступление актуальных данных

• развивать систему Data Governance

• обучать аналитиков современным практикам работы с данными

• настраивать и поддерживать системы мониторинга и алертинга

• автоматизировать процессы разработки и аналитики с использованием AI-агентов и agentic development tools

• создавать AI-workflows для типовых инженерных задач и интегрировать их с внутренними инструментами

• стандартизировать технические процессы, проекты и workflows аналитиков данных

Для нас важно, что вы

• более 2 лет работаете с Python

• более 2 лет работаете Data Engineer: знаете Apache Spark (PySpark), понимаете принципы работы СУБД и умеете оптимизировать запросы

• умеете работать с ClickHouse, PostgreSQL и Trino

• понимаете принципы построения и работы хранилищ данных

• имеете практический опыт использования AI-агентов и agentic development tools (Claude Code / Codex / OpenCode или аналоги) для решения инженерных задач

• понимаете принципы работы с контекстом, инструкциями, tools/skills и многошаговыми agentic workflows

• умеете разрабатывать компоненты Airflow

• поддерживаете порядок в коде, Git и документации

• умеете и любите быстро учиться, применять новые знания на практике и самостоятельно находить ответы на сложные вопросы

• имеете высшее техническое образование

Будет плюсом, если вы

• имеете опыт работы с CI/CD

• умеете работать с Kubernetes, Prometheus, Superset и Helm

• имеете опыт взаимодействия с аналитиками и Data Scientists

• создавали собственных AI-агентов, skills/tools, MCP-интеграции или многошаговые AI-workflows для автоматизации инженерных процессов

31:Tc53,Мы, команда в Unit Data B2C, разрабатываем внутреннее веб-приложение для создания и управления клиентскими сегментами. Платформа позволяет кампейн-инженерам и аналитикам формировать целевые аудитории через UI с фильтрами по клиентским атрибутам, рассчитывать размер аудитории в реальном времени и публиковать готовые сегменты. В 2026 году мы планируем реализовать бэклог из множества задач, включая расширение функциональности конструктора сегментов, разработку ИИ-помощника, разработку интеграционных взаимодействий. Обязанности: • разрабатывать и оптимизировать ETL-потоки в ClickHouse, Postgres, Hadoop, Kafka • подключать новые источники данных • оптимизировать структуру хранения данных • автоматизировать процесс расчёта и публикации сегментов • разрабатывать систему контроля качества данных. Требования: • опыт работы с БД (Hadoop, Clickhouse, Postgres) от 2х лет • опыт настройки и использования Kafka • глубокое понимание Spark, Hive, MapReduce • продвинутый уровень владения SQL • уверенное использование систем контроля версий будет преимуществом: • навыки работы с генеративными AI-моделями • опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов • опыт работы с EAV-моделями данных, обработки NRT потоков данных, администрирования кластеров Clickhouse. Условия: • офисный/гибридный формат в Москве (Кутузовский пр, 32) • 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 программа.32:Tabd,

Lavozim vazifalari:

Python dasturlash tilida AI/ML (Sun’iy intellekt va mashinali o‘qitish) yechimlarini ishlab chiqish.
LLM (Large Language Models), Generative AI va RAG (Retrieval-Augmented Generation) texnologiyalari bilan ishlash.
AI Chatbot va AI Agentlarni ishlab chiqish.
Ma’lumotlarni tayyorlash, tahlil qilish, ML modellarini o‘qitish va baholash.
Embeddings va Vector Database texnologiyalari bilan ishlash.
REST APIlarni ishlab chiqish va integratsiya qilish.
AI yechimlarini backend tizimlari hamda tashqi servislar bilan integratsiya qilish.
PostgreSQL va SQL ma’lumotlar bazalari bilan ishlash. AI yechimlarini testdan o‘tkazish va optimallashtirish.
Dasturchilar jamoasi bilan hamkorlikda ishlash.

Kasbiy (professional) talablar:

Python dasturlash tili va OOP (Obyektga yo‘naltirilgan dasturlash) asoslarini yaxshi bilish.
NumPy, Pandas va scikit-learn kutubxonalarini bilish.
Machine Learning (Mashinali o‘qitish) asosiy tamoyillarini tushunish.
LLM, Prompt Engineering, Embeddings va RAG texnologiyalari bo‘yicha boshlang‘ich bilimlarga ega bo‘lish.
REST API, JSON va SQL texnologiyalarini bilish.
PostgreSQL ma’lumotlar bazasi bilan ishlash asoslarini tushunish.
Git versiyalarni boshqarish tizimini bilish.
Analitik fikrlash, mas’uliyatlilik, tashabbuskorlik va jamoada ishlash ko‘nikmalariga ega bo‘lish.

Ustunlik beriladi:

PyTorch yoki TensorFlow bilan ishlash tajribasi.
FastAPI, Docker va Docker Compose texnologiyalarini bilish.
FAISS, Qdrant, Chroma yoki pgvector bilan ishlash tajribasi.
LangChain yoki LlamaIndex freymvorklari bilan ishlash tajribasi.
OpenAI API, Claude API yoki Gemini API bilan ishlash tajribasi.
AI/ML yo‘nalishidagi shaxsiy (Pet) loyihalarning mavjudligi.
RAG, AI Chatbot yoki AI Agentlarni ishlab chiqish tajribasi.
NLP (Natural Language Processing) yoki Computer Vision yo‘nalishlarida tajriba.
GitHub, Kaggle platformalaridagi faoliyat yoki AI/ML xakatonlarida ishtirok etganlik.

Biz taklif etamiz:

Zamonaviy va qulay ish muhiti
Korporativ o‘quv kurslari va doimiy kasbiy rivojlanish imkoniyatlari
Qimmatli transformatsiya tajribasi
Xodimlarning tashabbus va g‘oyalari qadrlanadigan qo‘llab-quvvatlanadigan muhit;
Sport marafonlari va to‘garaklarga maxsus chegirmalar
Ijtimoiy loyihalar va sog‘lom turmush tarzi tadbirlari

33:T299b,

Чем предстоит заниматься

Осуществлять оцифровку и формализацию требований Заказчика в BRD, FSD, UG, технические спецификации, регламенты и иные документы, необходимые для разработки и сопровождения процессов обработки данных
Проводить обследование информационных систем Банка в целях интеграции с ними и получения требуемой информации, в том числе при отсутствии или неполноте документации на соответствующие системы; анализировать источники, структуры и потоки данных
Поддерживать в актуальном состоянии документы, включая формирование и актуализацию отдельных разделов документов общего назначения, описаний алгоритмов, источников и процессов обработки данных
Осуществлять разработку, защиту и согласование с бизнес-Заказчиками разработанных моделей, алгоритмов, технических решений и документов — BRD, FSD, UG, регламентов; проводить презентации разработанных решений
Разрабатывать алгоритмы расчета значений показателей по методикам, предложенным бизнес-Заказчиками, включая написание SQL-запросов, анализ исходных данных и построение прототипов решений
Проектировать, разрабатывать и сопровождать процессы получения, преобразования и загрузки данных ETL/ELT, а также участвовать в разработке и оптимизации витрин, таблиц и иных структур хранения данных
Анализировать качество, полноту и непротиворечивость данных, выявлять причины ошибок и расхождений, участвовать в разработке и внедрении контролей качества данных
Осуществлять консультационную и техническую поддержку разработчиков в части выполнения требований, изложенных в BRD, FSD, UG, регламентах и технических спецификациях, а также по вопросам алгоритмов и обработки данных
Осуществлять приемку работ у разработчиков, участвовать в системном, интеграционном и бизнес-тестировании функционала, выполнять проверку корректности обработки данных, проводить показы и презентации бизнес-пользователям
Участвовать в анализе и реализации изменений, связанных с требованиями Банка России и законодательством Российской Федерации в части формирования, обработки и передачи кредитной информации в БКИ
Анализировать сквозное движение кредитных, договорных и клиентских данных от информационных систем-источников через DWH и интеграционные компоненты до систем формирования и передачи информации в БКИ
Участвовать в анализе инцидентов и отклонений процессов обработки и передачи данных, определении первопричин возникновения ошибок и формировании мероприятий по их устранению
Участвовать в оценке трудоемкости реализации задач, выявлении технических зависимостей, ограничений и рисков

Что мы ждем от вас

Высшее техническое образование (Специальность: информатика и вычислительная техника; информационные системы и технологии; прикладная информатика; программная инженерия; техническое, математическое образование)
Опыт работы по специальности: от 3х лет в области разработки, обработки данных, DWH, ETL/ELT или на сопоставимых позициях
Понимание банковских IT-систем, цифровых платформ и принципов интеграционного взаимодействия между информационными системами
Уверенные навыки работы с СУБД: Oracle, MS SQL Server, PostgreSQL или аналогичными
Уверенное владение SQL, включая разработку и оптимизацию сложных запросов
Опыт работы с большими массивами информации, таблицами, витринами и базами данных
Понимание архитектуры и принципов построения DWH, моделей и потоков данных
Практический опыт разработки и сопровождения ETL/ELT-процессов
Опыт работы с инструментами обработки и оркестрации данных: Airflow, Informatica, Apache Spark или аналогичными
Понимание принципов Data Quality, контроля полноты, корректности и непротиворечивости данных
Навыки анализа причин ошибок и расхождений в данных
Понимание нормативных актов Банка России, внутренних регламентов Банка и требований к обработке банковской информации
Понимание кредитного процесса физических и юридических лиц, знание основных кредитных продуктов и принципов их работы: кредиты, кредитные карты, овердрафты, кредитные линии и иные кредитные продукты
Понимание процессов формирования и передачи кредитной информации в бюро кредитных историй является преимуществом
Знание требований законодательства Российской Федерации и нормативных требований Банка России в области кредитных историй является преимуществом
Инструменты работы с БД и данными: DBeaver, Toad, Informatica, SAS EG или аналоги
Инструменты организации разработки и взаимодействия: Jira, Confluence, Git, Jenkins
Технологии и платформы обработки данных: Oracle, MS SQL Server, PostgreSQL, Hadoop, Airflow, Apache Spark
Дополнительным преимуществом является опыт работы с Postman, Power BI, Tableau, Oracle BI, OLAP и иными инструментами анализа и визуализации данных

Что мы предлагаем взамен

Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI
Гибридный формат работы, либо полную удаленку, плюс есть уютный ИТ-хаб в Москве
Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного
Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
Оплату посещения профильных конференций и курсов, помогаем с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр
Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий
Предложения от Банка только для сотрудников: собственные спортзалы (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург), а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины

34:Tc3f,Ежедневно миллионы пользователей приходят в Яндекс Поиск, чтобы решить свои задачи: купить товар, выбрать фильм, найти врача и многие другие. Важную роль в процессе выбора играют отзывы. Мы занимаемся подготовкой инфраструктуры для сбора отзывов и их обработки, чтобы помочь пользователям сэкономить время и упростить принятие решения. Ищем дата-инженера или бэкендера, знающего SQL и Python, классические алгоритмы и структуры данных. Какие задачи вас ждут Сбор отзывов от пользователей Наша основная задача — поделиться с пользователями Яндекса реальным опытом реальных людей. Для этого нужно находить пользователей, готовых оставить свой отзыв о товарах и услугах, а также нужно доносить опросы до разных площадок Поиска. Показ агрегированного опыта пользователей Для отображения отзывов используется множество эвристик и моделей: подсчёт рейтингов и их динамики, ранжирование отзывов, выделение важных аспектов в отзывах, модерация контента. Полученные данные нужно донести до пользователей и других сервисов Яндекса. Аналитика В ходе работы потребуется внедрять метрики и мониторинги качества, обрабатывать и анализировать Big Data, предлагать идеи для улучшения продуктов. Больше о разработке в Яндексе — в канале Yandex for Developers Мы ждём, что вы • Работали в роли старшего разработчика, дата‑инженера или тимлида больше трёх лет • Владеете инструментами и технологиями работы с большими данными, например Hadoop, Spark, SQL, Python • Знакомы с C++ • Нацелены на результат и готовы отвечать за влияние своих решений на работу продукта Будет плюсом, если вы • Обучали модели или применяли ML в работе: знакомы с LLM, CatBoost и другими инструментами • Понимаете принципы CI/CD и автоматизировали процессы обработки данных35:T1719,

Мы команда CORE-аналитики в штабе CX, выстраиваем работу с данными по характеристикам и действиям клиентов банка.

Ключевая роль данной позиции – создать и поддерживать слой данных (сырые данные → агрегированные → слой метрик) для работы дата аналитиков и автоматизации поставки данных в BI.

Мы ищем человека, который: писал скрипты по расчёту метрик, процедуры и пайплайны обновления данных на SQL+Python — и при этом хорошо понимает бизнес-смысл того, что считает.

Обязанности

проектирование и разработка аналитического слоя: архитектура DWH, модели данных для Greenplum и Hadoop, разработка и поддержка SQL-скриптов для расчёта продуктовых и клиентских метрик, создание новых расчётов метрик «под ключ»
автоматизация и оркестрация: разработка Airflow DAG, оптимизация пайплайнов, автоматизация рутинных ETL-операций (трансформации, загрузки, очистка, отчёты)
качество и валидация данных: внедрение DQ-проверок (аномалии, null, типы, логические противоречия), построение мониторинга качества
поддержка, масштабирование и документация: сопровождение ETL и витрин, расширение системы под новые источники/метрики, документирование архитектуры, трансформаций и бизнес-правил
аналитическая составляющая: понимание смысла метрик, поиск инсайтов, клиентская аналитика (сбор, группировки, выводы, документирование), сотрудничество с BI-командой
обмен знаниями: передача знаний смежным аналитикам, разработка best practices для команды.

Требования

продвинутый SQL: опыт написания больших сложных скриптов по расчёту метрик, процедур и пайплайнов обновления данных на SQL; уверенная оптимизация запросов и работа с большими объёмами (window functions, CTE, сложные джойны, агрегации)
опыт построения ETL/ELT-пайплайнов от 2 -х лет
опыт работы с Airflow или аналогами
уверенный Python (pandas, numpy, генераторы, ООП)
опыт работы с OLAP-хранилищами (Greenplum, ClickHouse, Vertica и пр.) и Hadoop-экосистемой (Spark, Hive, HDFS), понимание spark-конфигураций
понимание концепций DWH (витрины, измерения, факты, нормализация)
базовые знания DQ-проверок и валидации данных
владение Git
навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки
статистика и математика: проверка гипотез, нормальное распределение, базовые статистические тесты
A/B-тестирование: теория, интерпретация результатов, проектирование
клиентская аналитика: сегментация, портреты пользователей, когортный анализ, расчёт retention/churn
способность находить инсайты в данных и объяснять их бизнесу.

Условия

комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
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
гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

36:T1967,Intetics Inc., a global technology company providing custom software application development, distributed professional teams, software product quality assessment, and “all-things-digital” solutions, is seeking a highly skilled and experienced Senior Data Engineer to join our dynamic team on a full-time basis. About the Project We are redefining CRM for the age of AI. We’re delivering on the original promise of CRM - turning fragmented customer and revenue signals into clear, prioritized action. Instead of more dashboards or surface-level insights, we help teams focus on what matters most and know exactly what to do next. More than two decades after our founding, we’re entering a new chapter with clarity and momentum - building intelligent, intuitive solutions that work within the flow of how teams actually sell and serve. We’re focused on solving complex, real-world challenges where relationships, context, and precision make all the difference. Our global team is united by a shared commitment to impact, ownership, and continuous growth. We create an environment where thoughtful ideas move quickly, where people are trusted to lead, and where flexibility supports how great work gets done. If you’re excited to help shape what’s next in AI-driven CRM - and build technology that drives real outcomes - we’d love to meet you. Where You Fit In The predictive data platform powers revenue intelligence for mid-market enterprises by fusing ERP and CRM data into actionable insights. As a Senior Data Engineer, you will own the Databricks pipelines that make this possible, driving production reliability, cost efficiency, and platform growth through customer onboarding and legacy modernization. You will work closely with ML engineers, product teams, and the Enterprise Architecture team to ensure the data backbone behind the predictive platform is always fast, clean, and ready to deliver at a global scale. Impact You Will Make in the Role • Own Databricks production support for the predictive data platform, including monitoring, alerting, and incident response across all production data flows. • Maintain and report on SLA performance metrics for data pipeline delivery, ensuring visibility into platform health and accountability across internal and external stakeholders. • Identify and implement pipeline optimizations that reduce Databricks compute costs, improve throughput, and reduce processing windows while tracking impacts through measurable KPIs. • Migrate legacy ETL/ELT pipelines to Databricks, building automation tooling to reduce manual intervention and ensure uninterrupted data delivery during transitions. • Support new customers onboarding by provisioning, validating, and hardening tenant data pipelines that deliver reliable, isolated data from day one. • Design and build high-performance Databricks pipelines that ingest, transform, and serve ERP and CRM data at scale across both Azure and AWS environments. • Own the Delta Lake architecture including schema design, partitioning strategies, data quality enforcement, and incremental processing patterns. • Enforce data security best practices across Databricks environments, including role-based access control, secrets management, and compliance requirements for enterprise CRM and ERP data. • Implement data quality monitoring and observability across pipeline health and ML model inputs, ensuring data integrity that directly supports model prediction accuracy. • Apply and enforce multi-tenant data isolation patterns ensuring reliable, secure data delivery across enterprise customers. • Partner with the Enterprise Architecture team to ensure data pipelines integrate seamlessly with the broader product ecosystem. • Support a globally distributed operation through on-call rotation and after-hours incident response, meeting SLAs across multiple time zones. • Maintain technical documentation, runbooks, and architectural decision records, contributing to team knowledge sharing and operational readiness across on-call and incident response scenarios. • Apply CI/CD best practices to data pipeline development, including version control, automated testing, and deployment tooling to ensure reliable and repeatable pipeline delivery. Requirements • 4+ years of data engineering experience. • At least 2 years on Databricks or the Apache Spark ecosystem across Azure and/or AWS. • Proficiency in PySpark, SQL, and Python with a strong track record building and operating production-grade pipelines under SLA constraints. • Hands-on experience with Delta Lake including schema evolution, ACID transactions, optimize/vacuum lifecycle, and both incremental and streaming processing patterns. • Hands-on experience with pipeline performance tuning and compute optimization in production Databricks environments. • Solid working knowledge of PostgreSQL including query optimization, schema design, and use as a source or sink in production data pipelines. • Experience supporting and maintaining legacy ETL tooling (SSIS, Informatica, custom Python/SQL pipelines, or similar) in production. • Experience supporting large-scale multi-tenant architectures with a focus on tenant isolation, per-tenant performance, and data privacy, including navigating tools and platforms that default to single-tenant assumptions. • Proven ability to work collaboratively across Data Science, Product, and Infrastructure teams, owning end-to-end delivery in a cross-functional environment. • Strong understanding of data governance, security, and compliance principles, including access control, data privacy, and protection of sensitive enterprise data across multi-tenant environments. Preferred Qualifications / Experience • Experience operating Databricks workspaces across both Azure and AWS, including cost governance, cluster management, and cross-cloud data access. • Experience optimizing Databricks workloads in a Serverless environment, including compute cost governance and performance tuning for serverless compute. • Experience with Microsoft SQL Server in a data engineering or ETL context. • Exposure to ML feature engineering or feature stores (Databricks Feature Store, Feast, or similar) supporting predictive analytics. • Experience with customer onboarding automation or IaC patterns for provisioning tenant data pipelines at scale. • Databricks Certified Data Engineer Associate or Professional certification.37:T13e1,Intetics Inc. is a global technology company specializing in custom software development, AI-powered solutions, cloud technologies, and digital transformation. With over 30 years of experience, we help organizations worldwide build scalable, innovative, and data-driven solutions across a wide range of industries. We are looking for talented professionals who are passionate about solving complex technical challenges and building high-quality data platforms. Impact You Will Make in the Role: • Own Databricks production support for the company's data platform, including monitoring, alerting, and incident response across all production data flows. • Maintain and report on SLA performance metrics for data pipeline delivery, ensuring visibility into platform health and accountability across internal and external stakeholders. • Identify and implement pipeline optimizations that reduce Databricks compute costs, improve throughput, and reduce processing windows while tracking impacts through measurable KPIs. • Migrate legacy ETL/ELT pipelines to Databricks, building automation tooling to reduce manual intervention and ensure uninterrupted data delivery during transitions. • Support new customer onboarding by provisioning, validating, and hardening tenant data pipelines that deliver reliable, isolated data from day one. • Design and build high-performance Databricks pipelines that ingest, transform, and serve ERP and CRM data at scale across both Azure and AWS environments. • Own the Delta Lake architecture, including schema design, partitioning strategies, data quality enforcement, and incremental processing patterns. • Enforce data security best practices across Databricks environments, including role-based access control, secrets management, and compliance requirements for enterprise business data. • Implement data quality monitoring and observability across pipeline health and ML model inputs, ensuring data integrity that directly supports predictive analytics. • Apply and enforce multi-tenant data isolation patterns, ensuring reliable and secure data delivery across enterprise customers. • Partner with the Enterprise Architecture team to ensure data pipelines integrate seamlessly with the broader AI and analytics ecosystem. • Support a globally distributed operation through on-call rotation and after-hours incident response, meeting SLAs across multiple time zones. • Maintain technical documentation, runbooks, and architectural decision records, contributing to team knowledge sharing and operational readiness across on-call and incident response scenarios. • Apply CI/CD best practices to data pipeline development, including version control, automated testing, and deployment tooling to ensure reliable and repeatable pipeline delivery. Requirements What You Will Bring: • 4+ years of data engineering experience. • At least 2 years of experience with Databricks or the Apache Spark ecosystem across Azure and/or AWS. • Proficiency in PySpark, SQL, and Python with a strong track record of building and operating production-grade pipelines under SLA constraints. • Hands-on experience with Delta Lake, including schema evolution, ACID transactions, optimize/vacuum lifecycle, and both incremental and streaming processing patterns. • Hands-on experience with pipeline performance tuning and compute optimization in production Databricks environments. • Solid working knowledge of PostgreSQL, including query optimization, schema design, and use as a source or sink in production data pipelines. • Experience supporting and maintaining legacy ETL tooling (SSIS, Informatica, custom Python/SQL pipelines, or similar) in production. • Experience supporting large-scale multi-tenant architectures with a focus on tenant isolation, per-tenant performance, and data privacy, including navigating tools and platforms that default to single-tenant assumptions. • Proven ability to work collaboratively across data science, product, and infrastructure teams, owning end-to-end delivery in a cross-functional environment. • Strong understanding of data governance, security, and compliance principles, including access control, data privacy, and protection of sensitive enterprise data across multi-tenant environments. Preferred Qualifications / Experience: • Experience operating Databricks workspaces across both Azure and AWS, including cost governance, cluster management, and cross-cloud data access. • Experience optimizing Databricks workloads in a Serverless environment, including compute cost governance and performance tuning for serverless compute. • Experience with Microsoft SQL Server in a data engineering or ETL context. • Exposure to ML feature engineering or feature stores (Databricks Feature Store, Feast, or similar) supporting predictive analytics. • Experience with customer onboarding automation or Infrastructure as Code (IaC) patterns for provisioning tenant data pipelines at scale. • Databricks Certified Data Engineer Associate or Professional certification.38:Tab3,Intetics Inc. is a global technology company providing custom software application development, distributed professional teams, software product quality assessment, and “all-things-digital” solutions. Based on its proprietary business model of Remote In-Sourcing®, advanced Technical Debt Reduction Platform (TETRA™), and measurable quality management platform (Predictive Software Engineering), Intetics enables clients to achieve measurable business results. Position Details Position: Data Engineer / Apache Airflow Specialist Level: Senior Technologies: Apache Airflow, Python, Flask, Elasticsearch, Unix/Linux, Oracle, PostgreSQL, GitLab Workload: 1100 hrs/year Location: Remote — work from anywhere English level: Advanced Education: Technical degree Role Description Intetics is looking for an experienced Data Engineer / Apache Airflow Specialist to join our distributed team for a data-driven project focused on large-scale ETL workflows, data indexing, and performance optimization. The specialist will design, implement, and optimize data pipelines using Apache Airflow, manage database performance on Oracle and PostgreSQL, and support Elasticsearch integration for efficient data retrieval and search operations. You will also be responsible for ensuring smooth deployment pipelines in GitLab and collaborating with a cross-functional engineering team to enhance the quality and reliability of complex data processes. Requirements Technical Responsibilities and Skills What You’ll Do: • Develop, orchestrate, and maintain complex Apache Airflow DAGs for ETL and data-processing pipelines. • Build and optimize Python-based ETL scripts, integrating with Flask APIs when needed. • Design and manage Elasticsearch indexing and performance tuning workflows. • Handle Unix/Linux scripting and operations for automation and monitoring. • Work with Oracle and PostgreSQL databases for large-scale data processing. • Implement and maintain GitLab CI/CD pipelines for build, test, and deploy stages. • Collaborate with the project team to ensure scalability, reliability, and quality of data solutions. What We’re Looking For: • ≥ 3 years of Apache Airflow DAG orchestration. • ≥ 5 years of Python (ETL focus), with Flask API experience as a plus. • ≥ 3 years of Elasticsearch (data indexing & optimization). • ≥ 3 years of Unix/Linux scripting & operations. • ≥ 3 years with Oracle or PostgreSQL (ideally both). • ≥ 3 years of GitLab pipelines (build/test/deploy). • Advanced English and a technical degree. Nice-to-Have / Bonus: • Experience with Great Expectations or similar data-quality tools. • Airflow on Kubernetes. • Proven performance tuning experience.39:T140a,At Snowflake, we are powering the era of the agentic enterprise. To usher in this new era, we seek AI-native thinkers across every function who are energized by the opportunity to reinvent how they work. You don’t just use tools; you possess an innate curiosity, treating AI as a high-trust collaborator that is core to how you solve problems and accelerate your impact. We look for low-ego individuals who thrive in dynamic and fast-moving environments and move with an experimental mindset — who rapidly test emerging capabilities to discover simpler, more powerful ways to deliver results. At Snowflake, your role isn't just to execute a function, but to help redefine the future of how work gets done. TEAM SCOPE You'll lead a team of 10 engineers owning the Developer Experience for authoring data engineering workloads, reporting to the manager who oversees DEX across all geographies. Every place a data engineer writes, runs, automates, or debugs their work is something we build, shape, or contribute to: - Workspaces — the primary browser-based, multi-file IDE in Snowsight. Full-stack: a React/TypeScript front end on top of our own backend platform. We are the single largest contributor to this surface in net-new feature capabilities. - Cortex Code Desktop — the local, VS Code-grade development experience for building on Snowflake (CoCo). We develop DE-focused experiences inside of the Desktop editor as first-class experiences. - Cortex Code CLI — the command-line developer experience for the same workflows, for engineers who live in the terminal. We develop skills that go out to customers, as well as frameworks and technologies internally to build and test the agent and skills more rapidly. - Pipeline Observability UIs — the in-product monitoring surfaces for deployed pipeline objects in Snowflake THE PRODUCTS YOU'LL SHIP ON THOSE SURFACES - dbt Projects on Snowflake (GA) — build, run, schedule, and monitor dbt natively inside Snowflake, no external orchestrator. - DCM (Database Change Management, Public Preview) — declarative, git-integrated infrastructure-as-code for Snowflake objects. Customer asks were blunt: "get rid of Terraform." DCM is the deployment backbone under both Pipeline Builder and dbt Projects. - Pipeline Builder (private preview, heading to public preview) — a visual, drag-and-drop orchestration canvas that compiles to DCM and deploys as a task graph. This is our answer to Databricks' Lakeflow Designer and Airflow. One of the biggest Snowflake launches coming this summer. - More to come! This is a team with a track record of shipping fast, and there's plenty more on the roadmap. WHAT WE'RE LOOKING FOR - 3-5 years of management experience - A track record of leading technical teams, plus experience with modern IDEs, distributed build systems, and cloud-based dev environments. - Strong Product Instincts — Able to confidently meet with customers (internal, external, product mgr hat), understand their problems, have a deep understanding of the existing product, and use that knowledge to author roadmaps, create project plans, and suggest novel product solutions. - Excellent Cross Functional Relationship Building – DEX touches all parts of Snowflake’s software stack, with deliverables from UX down to bare metal. Building relationships and managing expectations is critical to making the whole of the product greater than the sum of its parts. - Hands-on Experience – Build real projects to test the product, find the hard edges, make fixes, and develop opinions. Become an advocate for your own products and how to take them to the next level. Use AI extensively to empower your decision making. - Passion mentoring and being mentored – Snowflake has a strong culture for growing people. We invest in others and ourselves. Having examples where you’ve concretely impacted those around you is critical. - Bonus: dbt, Airflow, Spark, or similar experience with Data Engineering frameworks/tools WHY THIS ROLE MATTERS NOW - Authoring is the front door. Everything a data engineer does on Snowflake starts on one of our surfaces — so the experience here directly drives DE adoption and consumption. - Agentic authoring is our FY27 big bet. Natural-language pipeline authoring in our products is a leapfrog opportunity over the competition and we demoed a lot of this at Summit - A four-year roadmap is ready to converge into one, cohesive product. Workspaces, DCM, Cortex Code, Pipeline Builder, and their underlying primitives are coming together into one coherent authoring story, and this role is stitching them together. Snowflake is growing fast, and we’re scaling our team to help enable and accelerate our growth. We are looking for people who share our values, challenge ordinary thinking, and push the pace of innovation while building a future for themselves and Snowflake. How do you want to make your impact? For jobs located in the United States, please visit the job posting on the Snowflake Careers Site for salary and benefits information: careers.snowflake.com http://careers.snowflake.com3a:T12a2,About Sesame Sesame believes in a future where computers are lifelike - with the ability to see, hear, and collaborate with us in ways that feel natural and human. With this vision, we're designing a new kind of computer, focused on making voice agents part of our daily lives. Our team brings together founders from Oculus and Ubiquity6, alongside proven leaders from Meta, Google, and Apple, with deep expertise spanning hardware and software. Join us in shaping a future where computers truly come alive. ABOUT THE ROLE We're looking for a Data Engineer to build and maintain the data pipelines that feed Sesame's AI models. You'll collaborate directly with machine learning engineers and researchers — your job is to make sure they have the right data, in the right shape, at the right time to train, evaluate, and ship models. Sesame's data is rich and complex: conversations, voice, sensor signals, and product telemetry. You'll design the systems that take raw, unstructured, multimodal data and turn it into clean, versioned, well-documented datasets that ML teams can trust and build on confidently. This is a deeply technical, infrastructure-focused role — closer to ML engineering than traditional data analytics. You'll be deeply embedded with ML teams, understanding their workflows and building infrastructure that accelerates the full model development lifecycle — from data collection and labeling through training and evaluation. RESPONSIBILITIES: - Design and build production data pipelines that prepare conversational, voice, and multimodal data for model training and evaluation. - Partner directly with ML engineers to understand data requirements for new models and experiments, and deliver datasets that meet those needs. - Build and maintain infrastructure for dataset versioning, lineage tracking, and reproducibility — so any training run can be traced back to its exact data. - Develop data quality frameworks that catch issues before they become model quality issues: schema validation, drift detection, and coverage monitoring. - Optimise large-scale data processing for cost and performance across Sesame's cloud infrastructure. - Build tooling that makes it easy for ML engineers and researchers to discover, explore, and request data independently. - Define and enforce data governance and privacy standards, particularly around sensitive conversational and voice data. - Contribute to architecture decisions around Sesame's broader data platform as the team and data volume grow. REQUIRED QUALIFICATIONS: - 5+ years in data engineering, with meaningful experience supporting ML or AI teams specifically. - Strong SQL and Python skills — you'll use both daily. - Experience building and operating ETL/ELT pipelines at scale using modern data platforms and tooling. - Experience with workflow orchestration systems such as Airflow, Dagster, or Prefect. - Hands-on experience with ML data workflows: training data pipelines, dataset versioning, data labeling pipelines, or model evaluation data. - A solid understanding of how ML teams work — you don't need to train models; what matters is understanding what makes a good training dataset and why data quality directly affects model performance. - Comfort working with unstructured and semi-structured data — audio, text, JSON logs — not just clean relational tables. - Strong communication skills. You'll be embedded with ML engineers and need to bridge data systems and model requirements effectively. PREFERRED QUALIFICATIONS: - Vector databases, embedding storage, or feature stores. - Data from hardware or embedded systems: telemetry, sensors, real-time streams. - Distributed compute frameworks for large-scale data processing such as Ray or Spark. - Kubernetes and managed Kubernetes environments such as GKE or EKS. - Data privacy frameworks, especially around voice or conversational data. - Building internal tooling or self-serve data platforms. Sesame is committed to a workplace where everyone feels valued, respected, and empowered. We welcome all qualified applicants, embracing diversity in race, gender, identity, orientation, ability, and more. We provide reasonable accommodations for applicants with disabilities. Contact careers@sesame.com for assistance. Full-time Employee Benefits: - 401 (k) max employer match: 3.5% of compensation - 100% employer-paid health, vision, and dental benefits for you and your dependents - Unlimited PTO and sick time - Flexible spending account with employer matching up to $1,650/year (medical FSA) - Guardian Employee Assistance Program (EAP) - Opportunity to share in the company's success with competitive stock options Benefits do not apply to contingent/contract workers.29:["$","$L2b",null,{"category":{"slug":"data-engineer","aliases":["дата-инженер","инженер данных","data engineer"],"title":"Вакансии data engineer","description":"Инженер данных: пайплайны, хранилища, Spark, Airflow.","titleEn":"Data engineer jobs","descriptionEn":"Data engineers: pipelines, warehouses, Spark, Airflow.","filters":{"title_patterns":["data engineer","дата*инженер","инженер данных"]}},"jobs":[{"id":"3cd8cccf-a9ef-4a57-823d-4ef79070db9e","title":"Senior Data Engineer, Economy ","company":"Roblox","company_logo":null,"location":"San Mateo, CA, United States","salary_min":20274,"salary_max":24604,"salary_currency":"USD","salary_est_min":null,"salary_est_max":null,"salary_est_sample":null,"salary_est_by_grade":null,"salary_est_basis":null,"job_type":"full_time","work_format":"office","experience":"senior","description":"","tags":[],"source":"company","source_url":"","source_id":null,"created_at":"2026-09-03T19:34:57+03:00","first_seen_at":"2026-09-06T10:26:08.18937+03:00","updated_at":"2026-09-06T10:25:53.999+03:00","is_active":true,"views_count":0,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":null,"country":"США","industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":null,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":0,"ghost_signals":{"items":[],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"salary_above","tone":"good","label":"Платят выше рынка","clause":"платят на 19% выше медианы грейда","detail":"Верх вилки на 19% выше медианы по этому грейду (1615 тыс ₽).","weight":10},{"key":"tasks_detailed","tone":"good","label":"Работа расписана подробно","clause":"работа расписана подробно","detail":"В описании 6 пунктов обязанностей и 4 требований: круг задач очерчен, а не пересказан общими словами.","weight":7}],"level":null,"score":null,"summary":"Платят на 19% выше медианы грейда, работа расписана подробно."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false},{"id":"ff2a94f9-bbd8-4513-979b-e15804935ef4","title":"Senior Market Data Engineer","company":"Coinbase","company_logo":null,"location":"Remote - USA","salary_min":15938,"salary_max":18750,"salary_currency":"USD","salary_est_min":null,"salary_est_max":null,"salary_est_sample":null,"salary_est_by_grade":null,"salary_est_basis":null,"job_type":"full_time","work_format":"remote","experience":"senior","description":"","tags":[],"source":"company","source_url":"","source_id":null,"created_at":"2026-09-05T00:31:02+03:00","first_seen_at":"2026-09-06T10:25:57.986071+03:00","updated_at":"2026-09-06T10:25:53.061+03:00","is_active":true,"views_count":0,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":"global","country":"США","industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":null,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":0,"ghost_signals":{"items":[],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"tasks_detailed","tone":"good","label":"Работа расписана подробно","clause":"работа расписана подробно","detail":"В описании 5 пунктов обязанностей и 6 требований: круг задач очерчен, а не пересказан общими словами.","weight":7},{"key":"remote","tone":"good","label":"Удалёнка","detail":"Работа не требует присутствия в офисе.","weight":4},{"key":"salary_market","tone":"neutral","label":"Платят по рынку","detail":"Верх вилки в пределах 10% от медианы по этому грейду (1615 тыс ₽).","weight":0}],"level":"solid","score":61,"summary":"Работа расписана подробно."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false},{"id":"bfba0682-6885-49be-9a36-b685b34785c0","title":"Data Engineer (Data Platform)","company":"АКБ Агробанк","company_logo":"https://img.hhcdn.ru/employer-logo-original-round/6919753.png","location":"Ташкент","salary_min":null,"salary_max":null,"salary_currency":"RUB","salary_est_min":140000,"salary_est_max":300000,"salary_est_sample":200,"salary_est_by_grade":true,"salary_est_basis":"market_grade","job_type":"full_time","work_format":"office","experience":"middle","description":"$2c","tags":["Python","ML","AI","Kafka","ClickHouse","Hadoop","Airflow"],"source":"hh","source_url":"https://hh.ru/vacancy/137003185","source_id":"137003185","created_at":"2026-09-05T04:01:12.414+03:00","first_seen_at":"2026-09-05T04:01:12.416741+03:00","updated_at":"2026-09-05T04:01:22.459+03:00","is_active":true,"views_count":0,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":null,"country":"Узбекистан","industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":6,"ghost_signals":{"items":[{"key":"no_salary","label":"Вилка не указана","impact":6}],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"no_salary","tone":"bad","label":"Зарплата не указана","clause":"вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля","detail":"Вилки в объявлении нет: сумму придётся выяснять на первом же созвоне, и точки отсчёта у вас не будет.","weight":-10},{"key":"paying_stack","tone":"good","label":"Хорошо оплачиваемый навык","clause":"за такой навык на рынке платят больше","detail":"Вакансии, где просят Python, на этом грейде платят в среднем на 40% больше остальных. Это про рынок, а не про прибавку лично вам.","weight":8},{"key":"tasks_detailed","tone":"good","label":"Работа расписана подробно","clause":"работа расписана подробно","detail":"В описании 5 пунктов обязанностей и 13 требований: круг задач очерчен, а не пересказан общими словами.","weight":7},{"key":"demand_falling","tone":"neutral","label":"Спрос на навык падает","detail":"Airflow за две недели стали просить на 49% реже, чем за предыдущие две. На саму вакансию это не влияет, но показывает, куда идёт рынок.","weight":0}],"level":"mixed","score":55,"summary":"За такой навык на рынке платят больше, работа расписана подробно. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false},{"id":"afc60a4c-1fcb-473b-bf45-d66930947794","title":"Middle Data Engineer, ML, Ozon Банк","company":"Ozon","company_logo":"https://img.hhcdn.ru/employer-logo-original-round/5899116.png","location":"Москва","salary_min":null,"salary_max":null,"salary_currency":"RUB","salary_est_min":200000,"salary_est_max":450000,"salary_est_sample":8,"salary_est_by_grade":false,"salary_est_basis":"role","job_type":"full_time","work_format":"office","experience":"junior","description":"$2d","tags":["Python","ML","ClickHouse","Spark","Airflow","Kafka"],"source":"hh","source_url":"https://hh.ru/vacancy/137002892","source_id":"137002892","created_at":"2026-09-05T04:00:13.517+03:00","first_seen_at":"2026-09-05T04:00:13.522406+03:00","updated_at":"2026-09-05T04:00:13.517+03:00","is_active":true,"views_count":1,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":null,"country":"Россия","industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":6,"ghost_signals":{"items":[{"key":"no_salary","label":"Вилка не указана","impact":6}],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"no_salary","tone":"bad","label":"Зарплата не указана","clause":"вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля","detail":"Вилки в объявлении нет: сумму придётся выяснять на первом же созвоне, и точки отсчёта у вас не будет.","weight":-10},{"key":"demand_stack","tone":"good","label":"Востребованный навык","clause":"навык востребован (Python)","detail":"Python просят в 15% свежих вакансий каталога: с этим навыком следующую работу искать легче.","weight":8},{"key":"tasks_detailed","tone":"good","label":"Работа расписана подробно","clause":"работа расписана подробно","detail":"В описании 6 пунктов обязанностей и 5 требований: круг задач очерчен, а не пересказан общими словами.","weight":7},{"key":"demand_falling","tone":"neutral","label":"Спрос на навык падает","detail":"Airflow за две недели стали просить на 49% реже, чем за предыдущие две. На саму вакансию это не влияет, но показывает, куда идёт рынок.","weight":0}],"level":"mixed","score":55,"summary":"Навык востребован (Python), работа расписана подробно. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false},{"id":"bc6f26ee-f9eb-4eb8-aed0-dff3d9b97533","title":"Старший дата-инженер, ML, Ozon Банк","company":"Ozon","company_logo":"https://img.hhcdn.ru/employer-logo-original-round/5899116.png","location":"Москва","salary_min":null,"salary_max":null,"salary_currency":"RUB","salary_est_min":140000,"salary_est_max":300000,"salary_est_sample":200,"salary_est_by_grade":true,"salary_est_basis":"market_grade","job_type":"full_time","work_format":"office","experience":"middle","description":"$2e","tags":["Python","ML","ClickHouse","Spark","Airflow","Kafka"],"source":"hh","source_url":"https://hh.ru/vacancy/137002603","source_id":"137002603","created_at":"2026-09-05T04:00:13.517+03:00","first_seen_at":"2026-09-05T04:00:13.522406+03:00","updated_at":"2026-09-05T04:00:13.517+03:00","is_active":true,"views_count":0,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":null,"country":"Россия","industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":6,"ghost_signals":{"items":[{"key":"no_salary","label":"Вилка не указана","impact":6}],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"no_salary","tone":"bad","label":"Зарплата не указана","clause":"вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля","detail":"Вилки в объявлении нет: сумму придётся выяснять на первом же созвоне, и точки отсчёта у вас не будет.","weight":-10},{"key":"paying_stack","tone":"good","label":"Хорошо оплачиваемый навык","clause":"за такой навык на рынке платят больше","detail":"Вакансии, где просят Python, на этом грейде платят в среднем на 40% больше остальных. Это про рынок, а не про прибавку лично вам.","weight":8},{"key":"tasks_detailed","tone":"good","label":"Работа расписана подробно","clause":"работа расписана подробно","detail":"В описании 7 пунктов обязанностей и 6 требований: круг задач очерчен, а не пересказан общими словами.","weight":7},{"key":"demand_falling","tone":"neutral","label":"Спрос на навык падает","detail":"Airflow за две недели стали просить на 49% реже, чем за предыдущие две. На саму вакансию это не влияет, но показывает, куда идёт рынок.","weight":0}],"level":"mixed","score":55,"summary":"За такой навык на рынке платят больше, работа расписана подробно. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false},{"id":"19c6decd-8ed2-4b50-b26c-556ca0bc6e37","title":"LEAD AWS DATA ENGINEER","company":"Lingaro Group","company_logo":null,"location":null,"salary_min":null,"salary_max":null,"salary_currency":"RUB","salary_est_min":200000,"salary_est_max":450000,"salary_est_sample":8,"salary_est_by_grade":false,"salary_est_basis":"role","job_type":"full_time","work_format":"remote","experience":"lead","description":"— LEAD AWS DATA ENGINEER\n— Работа в формате remote global\n— Fulltime\n— IT job","tags":["AWS"],"source":"telegram","source_url":"https://t.me/Remoteit/13834","source_id":"tg_Remoteit_13834","created_at":"2026-09-04T19:00:05.843+03:00","first_seen_at":"2026-09-04T19:00:57.453221+03:00","updated_at":"2026-09-04T19:00:57.442+03:00","is_active":true,"views_count":1,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":null,"country":null,"industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":0,"ghost_signals":{"items":[{"key":"fresh","label":"Опубликована меньше двух недель назад","impact":-20},{"key":"no_salary","label":"Вилка не указана","impact":6}],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"no_salary","tone":"bad","label":"Зарплата не указана","clause":"вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля","detail":"Вилки в объявлении нет: сумму придётся выяснять на первом же созвоне, и точки отсчёта у вас не будет.","weight":-10},{"key":"remote","tone":"good","label":"Удалёнка","detail":"Работа не требует присутствия в офисе.","weight":4},{"key":"demand_falling","tone":"neutral","label":"Спрос на навык падает","detail":"AWS за две недели стали просить на 78% реже, чем за предыдущие две. На саму вакансию это не влияет, но показывает, куда идёт рынок.","weight":0}],"level":"mixed","score":44,"summary":"Вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":true},{"id":"b7cc1b71-f760-47fe-96fc-53387d647345","title":"Инженер данных","company":"Magnit Tech","company_logo":"https://getmatch.ru/uploads/companies_logos/b6661b31-b2d5-4cd8-907d-5ed283e84af1.png","location":"Москва (Савёловская)","salary_min":null,"salary_max":null,"salary_currency":null,"salary_est_min":140000,"salary_est_max":300000,"salary_est_sample":200,"salary_est_by_grade":true,"salary_est_basis":"market_grade","job_type":"full_time","work_format":"hybrid","experience":"middle","description":"$2f","tags":["Postgresql","Python","Git","Docker","Linux","Kubernetes","Ci/Cd","Gitlab","Clickhouse"],"source":"getmatch","source_url":"https://getmatch.ru/vacancies/36103-inzhener-dannykh","source_id":"getmatch_36103","created_at":"2026-09-04T13:25:16.36498+03:00","first_seen_at":"2026-09-04T19:00:05.834666+03:00","updated_at":"2026-09-04T19:00:05.803+03:00","is_active":true,"views_count":0,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":null,"country":"Россия","industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":0,"ghost_signals":{"items":[{"key":"fresh","label":"Опубликована меньше двух недель назад","impact":-20},{"key":"no_salary","label":"Вилка не указана","impact":6}],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"no_salary","tone":"bad","label":"Зарплата не указана","clause":"вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля","detail":"Вилки в объявлении нет: сумму придётся выяснять на первом же созвоне, и точки отсчёта у вас не будет.","weight":-10},{"key":"scarce_paying","tone":"good","label":"Редкий и дорогой навык","clause":"навык редкий и дорогой (Ci/Cd)","detail":"Ci/Cd просят всего в 8% свежих вакансий каталога, но на этом грейде с ним платят на 60% больше. За такие места и конкуренция ниже, чем за массовый стек.","weight":10},{"key":"tasks_detailed","tone":"good","label":"Работа расписана подробно","clause":"работа расписана подробно","detail":"В описании 4 пунктов обязанностей и 10 требований: круг задач очерчен, а не пересказан общими словами.","weight":7},{"key":"demand_falling","tone":"neutral","label":"Спрос на навык падает","detail":"Clickhouse за две недели стали просить на 42% реже, чем за предыдущие две. На саму вакансию это не влияет, но показывает, куда идёт рынок.","weight":0}],"level":"mixed","score":57,"summary":"Навык редкий и дорогой (Ci/Cd), работа расписана подробно. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false},{"id":"2982c1bd-ccc8-4c70-a179-35632faa8ab8","title":"Инженер данных","company":"Ozon","company_logo":"https://img.hhcdn.ru/employer-logo-original-round/5899116.png","location":"Москва","salary_min":null,"salary_max":null,"salary_currency":"RUB","salary_est_min":200000,"salary_est_max":450000,"salary_est_sample":8,"salary_est_by_grade":false,"salary_est_basis":"role","job_type":"full_time","work_format":"office","experience":"junior","description":"$30","tags":["PostgreSQL","AI","ClickHouse","Python","Kubernetes","Git","Kafka","Prometheus","Grafana","CI/CD","Hadoop","Spark","Airflow"],"source":"hh","source_url":"https://hh.ru/vacancy/136967546","source_id":"136967546","created_at":"2026-09-04T04:00:13.86+03:00","first_seen_at":"2026-09-04T04:00:13.864437+03:00","updated_at":"2026-09-04T04:00:13.86+03:00","is_active":true,"views_count":0,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":null,"country":"Россия","industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":0,"ghost_signals":{"items":[{"key":"fresh","label":"Опубликована меньше двух недель назад","impact":-20},{"key":"no_salary","label":"Вилка не указана","impact":6}],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"no_salary","tone":"bad","label":"Зарплата не указана","clause":"вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля","detail":"Вилки в объявлении нет: сумму придётся выяснять на первом же созвоне, и точки отсчёта у вас не будет.","weight":-10},{"key":"scarce_paying","tone":"good","label":"Редкий и дорогой навык","clause":"навык редкий и дорогой (Git)","detail":"Git просят всего в 9% свежих вакансий каталога, но на этом грейде с ним платят на 75% больше. За такие места и конкуренция ниже, чем за массовый стек.","weight":10},{"key":"tasks_detailed","tone":"good","label":"Работа расписана подробно","clause":"работа расписана подробно","detail":"В описании 9 пунктов обязанностей и 15 требований: круг задач очерчен, а не пересказан общими словами.","weight":7},{"key":"demand_falling","tone":"neutral","label":"Спрос на навык падает","detail":"Airflow за две недели стали просить на 47% реже, чем за предыдущие две. На саму вакансию это не влияет, но показывает, куда идёт рынок.","weight":0}],"level":"mixed","score":57,"summary":"Навык редкий и дорогой (Git), работа расписана подробно. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false},{"id":"3984d219-6a87-4ea0-9b21-d1858b8bf5dc","title":"Data Engineer","company":"tabby","company_logo":null,"location":null,"salary_min":null,"salary_max":null,"salary_currency":"RUB","salary_est_min":225000,"salary_est_max":460000,"salary_est_sample":200,"salary_est_by_grade":true,"salary_est_basis":"market_grade","job_type":"full_time","work_format":"remote","experience":"senior","description":"— Требования к кандидату:\n— 3+ years of experience as a Data Engineer\n— DWH development and maintenance experience\n— Architecture: Kimball, Inmon, Medallion, Data Mesh\n— Data modeling: SCD forms, Normal forms, Star Schema\n— Python + best practices for Python\n— SQL + best practices for SQL\n— Familiar with Airflow, dbt, BigQuery, Clickhouse\n— Familiar with PostgreSQL, Docker, GitLab (CI/CD), GCP","tags":["Python","Docker","PostgreSQL","ClickHouse","CI/CD","Airflow"],"source":"telegram","source_url":"https://t.me/wantapply_analytics/580","source_id":"tg_wantapply_analytics_580","created_at":"2026-09-03T11:00:47.546+03:00","first_seen_at":"2026-09-03T11:00:56.839223+03:00","updated_at":"2026-09-03T11:00:56.083+03:00","is_active":true,"views_count":0,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":null,"country":null,"industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":0,"ghost_signals":{"items":[{"key":"fresh","label":"Опубликована меньше двух недель назад","impact":-20},{"key":"no_salary","label":"Вилка не указана","impact":6}],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"no_salary","tone":"bad","label":"Зарплата не указана","clause":"вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля","detail":"Вилки в объявлении нет: сумму придётся выяснять на первом же созвоне, и точки отсчёта у вас не будет.","weight":-10},{"key":"demand_stack","tone":"good","label":"Востребованный навык","clause":"навык востребован (Python)","detail":"Python просят в 17% свежих вакансий каталога: с этим навыком следующую работу искать легче.","weight":8},{"key":"no_tasks","tone":"bad","label":"Обязанности не описаны","clause":"обязанности в описании не названы","detail":"Требований в тексте 8, а чем именно предстоит заниматься, не сказано.","weight":-8},{"key":"remote","tone":"good","label":"Удалёнка","detail":"Работа не требует присутствия в офисе.","weight":4},{"key":"demand_falling","tone":"neutral","label":"Спрос на навык падает","detail":"Airflow за две недели стали просить на 50% реже, чем за предыдущие две. На саму вакансию это не влияет, но показывает, куда идёт рынок.","weight":0}],"level":"mixed","score":44,"summary":"Навык востребован (Python). Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля, обязанности в описании не названы."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false},{"id":"2c6fe32f-3336-421b-957c-cda260e4020d","title":"Data Engineer в Unit Data B2C","company":"Сбер","company_logo":null,"location":"Москва","salary_min":null,"salary_max":null,"salary_currency":null,"salary_est_min":200000,"salary_est_max":450000,"salary_est_sample":8,"salary_est_by_grade":false,"salary_est_basis":"role","job_type":"full_time","work_format":"office","experience":"no_exp","description":"$31","tags":["AI","Kafka","ClickHouse","Hadoop","Spark"],"source":"company","source_url":"https://rabota.sber.ru/search/4566557/","source_id":"sber_4566557","created_at":"2026-09-03T11:00:13.524113+03:00","first_seen_at":"2026-09-03T11:00:13.524113+03:00","updated_at":"2026-09-03T11:00:13.506+03:00","is_active":true,"views_count":1,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":null,"country":"Россия","industry":["Fintech"],"company_type":"corporation","english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":0,"ghost_signals":{"items":[{"key":"fresh","label":"Опубликована меньше двух недель назад","impact":-20},{"key":"no_salary","label":"Вилка не указана","impact":6}],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"no_salary","tone":"bad","label":"Зарплата не указана","clause":"вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля","detail":"Вилки в объявлении нет: сумму придётся выяснять на первом же созвоне, и точки отсчёта у вас не будет.","weight":-10},{"key":"demand_stack","tone":"good","label":"Востребованный навык","clause":"навык востребован (AI)","detail":"AI просят в 19% свежих вакансий каталога: с этим навыком следующую работу искать легче.","weight":8},{"key":"tasks_detailed","tone":"good","label":"Работа расписана подробно","clause":"работа расписана подробно","detail":"В описании 5 пунктов обязанностей и 8 требований: круг задач очерчен, а не пересказан общими словами.","weight":7},{"key":"learning","tone":"good","label":"Вкладываются в обучение","clause":"готовы вкладываться в обучение","detail":"Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития","weight":6},{"key":"demand_falling","tone":"neutral","label":"Спрос на навык падает","detail":"ClickHouse за две недели стали просить на 44% реже, чем за предыдущие две. На саму вакансию это не влияет, но показывает, куда идёт рынок.","weight":0}],"level":"solid","score":61,"summary":"Навык востребован (AI), работа расписана подробно. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false},{"id":"ac36f258-7205-4fcc-a34a-5edcfe630f41","title":"Yetakchi mutaxassis (Data Engineer)","company":"Xalq Banki","company_logo":"https://img.hhcdn.ru/employer-logo-original/1469538.png","location":"Ташкент","salary_min":null,"salary_max":null,"salary_currency":"RUB","salary_est_min":160000,"salary_est_max":375000,"salary_est_sample":9,"salary_est_by_grade":false,"salary_est_basis":"role","job_type":"full_time","work_format":"office","experience":"no_exp","description":"$32","tags":["Python","ML","AI","FastAPI","Docker","PostgreSQL","Git"],"source":"hh","source_url":"https://hh.ru/vacancy/136900747","source_id":"136900747","created_at":"2026-09-03T04:01:17.183+03:00","first_seen_at":"2026-09-03T04:01:17.186795+03:00","updated_at":"2026-09-03T04:01:26.992+03:00","is_active":true,"views_count":0,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":null,"country":"Узбекистан","industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":0,"ghost_signals":{"items":[{"key":"fresh","label":"Опубликована меньше двух недель назад","impact":-20},{"key":"no_salary","label":"Вилка не указана","impact":6}],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"no_salary","tone":"bad","label":"Зарплата не указана","clause":"вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля","detail":"Вилки в объявлении нет: сумму придётся выяснять на первом же созвоне, и точки отсчёта у вас не будет.","weight":-10},{"key":"demand_stack","tone":"good","label":"Востребованный навык","clause":"навык востребован (AI)","detail":"AI просят в 19% свежих вакансий каталога: с этим навыком следующую работу искать легче.","weight":8},{"key":"demand_falling","tone":"neutral","label":"Спрос на навык падает","detail":"Docker за две недели стали просить на 42% реже, чем за предыдущие две. На саму вакансию это не влияет, но показывает, куда идёт рынок.","weight":0}],"level":"mixed","score":48,"summary":"Навык востребован (AI). Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false},{"id":"da329d37-e73b-4824-8f65-11b44a767149","title":"Дата инженер / Data engineer","company":"Альфа-Банк","company_logo":"https://img.hhcdn.ru/employer-logo-original-round/3096623.png","location":"Москва","salary_min":null,"salary_max":null,"salary_currency":"RUB","salary_est_min":140000,"salary_est_max":300000,"salary_est_sample":200,"salary_est_by_grade":true,"salary_est_basis":"market_grade","job_type":"full_time","work_format":"office","experience":"middle","description":"$33","tags":["PostgreSQL","Git","Oracle","MS SQL","Jenkins","Hadoop","Spark","Airflow"],"source":"hh","source_url":"https://hh.ru/vacancy/136901801","source_id":"136901801","created_at":"2026-09-03T04:00:06.613+03:00","first_seen_at":"2026-09-03T04:00:06.637206+03:00","updated_at":"2026-09-15T04:01:07.239+03:00","is_active":true,"views_count":1,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":null,"country":"Россия","industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":0,"ghost_signals":{"items":[{"key":"fresh","label":"Опубликована меньше двух недель назад","impact":-20},{"key":"no_salary","label":"Вилка не указана","impact":6}],"level":"live","confidence":"high"},"verdict":{"items":[{"key":"no_salary","tone":"bad","label":"Зарплата не указана","clause":"вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля","detail":"Вилки в объявлении нет: сумму придётся выяснять на первом же созвоне, и точки отсчёта у вас не будет.","weight":-10},{"key":"scarce_paying","tone":"good","label":"Редкий и дорогой навык","clause":"навык редкий и дорогой (Git)","detail":"Git просят всего в 9% свежих вакансий каталога, но на этом грейде с ним платят на 36% больше. За такие места и конкуренция ниже, чем за массовый стек.","weight":10},{"key":"tasks_detailed","tone":"good","label":"Работа расписана подробно","clause":"работа расписана подробно","detail":"В описании 13 пунктов обязанностей и 19 требований: круг задач очерчен, а не пересказан общими словами.","weight":7},{"key":"learning","tone":"good","label":"Вкладываются в обучение","clause":"готовы вкладываться в обучение","detail":"Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни","weight":6},{"key":"live","tone":"good","label":"Живая вакансия","detail":"По истории наблюдений похоже на реальный наём, а не на сбор базы резюме.","weight":6},{"key":"demand_falling","tone":"neutral","label":"Спрос на навык падает","detail":"Oracle за две недели стали просить на 52% реже, чем за предыдущие две. На саму вакансию это не влияет, но показывает, куда идёт рынок.","weight":0}],"level":"solid","score":69,"summary":"Навык редкий и дорогой (Git), работа расписана подробно. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false},{"id":"49ad9d12-b2e3-4a03-9848-2df3989347ad","title":"Senior Data Engineer","company":"Jaxel","company_logo":null,"location":null,"salary_min":null,"salary_max":null,"salary_currency":"RUB","salary_est_min":225000,"salary_est_max":460000,"salary_est_sample":200,"salary_est_by_grade":true,"salary_est_basis":"market_grade","job_type":"full_time","work_format":"remote","experience":"senior","description":"— Job description on LinkedIn.\n\n— Remote work.\n— Flexible work schedule.","tags":[],"source":"telegram","source_url":"https://t.me/remotegeekjob/41480","source_id":"tg_remotegeekjob_41480","created_at":"2026-09-02T15:36:30.226+03:00","first_seen_at":"2026-09-02T15:41:43.466297+03:00","updated_at":"2026-09-02T15:41:43.249+03:00","is_active":true,"views_count":0,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":null,"country":null,"industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":0,"ghost_signals":{"items":[{"key":"fresh","label":"Опубликована меньше двух недель назад","impact":-20},{"key":"no_salary","label":"Вилка не указана","impact":6}],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"no_salary","tone":"bad","label":"Зарплата не указана","clause":"вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля","detail":"Вилки в объявлении нет: сумму придётся выяснять на первом же созвоне, и точки отсчёта у вас не будет.","weight":-10},{"key":"remote","tone":"good","label":"Удалёнка","detail":"Работа не требует присутствия в офисе.","weight":4}],"level":null,"score":null,"summary":"Вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":true},{"id":"eed5e3ba-11b0-4e7a-a595-52ed133b4dd5","title":"Инженер данных в команду UGC Поиска","company":"Яндекс (Поисковый портал)","company_logo":"https://getmatch.ru/uploads/companies_logos/29fa0a38-7fca-43b0-9a92-c604074128dc.png","location":"Москва (м. Парк культуры)","salary_min":350000,"salary_max":400000,"salary_currency":"RUB","salary_est_min":null,"salary_est_max":null,"salary_est_sample":null,"salary_est_by_grade":null,"salary_est_basis":null,"job_type":"full_time","work_format":"hybrid","experience":"senior","description":"$34","tags":["Hadoop","Spark","SQL","Python"],"source":"getmatch","source_url":"https://getmatch.ru/vacancies/36048-inzhener-dannykh-v-komandu-ugc-poiska","source_id":"getmatch_36048","created_at":"2026-09-02T08:45:16.425854+03:00","first_seen_at":"2026-09-02T15:27:41.481714+03:00","updated_at":"2026-09-02T15:27:40.427+03:00","is_active":true,"views_count":1,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":null,"country":"Россия","industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":0,"ghost_signals":{"items":[],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"salary_below","tone":"bad","label":"Платят ниже рынка","clause":"верх вилки на 75% ниже медианы грейда","detail":"Верх вилки на 75% ниже медианы по этому грейду (1615 тыс ₽).","weight":-18},{"key":"demand_stack","tone":"good","label":"Востребованный навык","clause":"навык востребован (Python)","detail":"Python просят в 15% свежих вакансий каталога: с этим навыком следующую работу искать легче.","weight":8},{"key":"tasks_detailed","tone":"good","label":"Работа расписана подробно","clause":"работа расписана подробно","detail":"В описании 7 пунктов обязанностей и 6 требований: круг задач очерчен, а не пересказан общими словами.","weight":7},{"key":"demand_falling","tone":"neutral","label":"Спрос на навык падает","detail":"Spark за две недели стали просить на 42% реже, чем за предыдущие две. На саму вакансию это не влияет, но показывает, куда идёт рынок.","weight":0}],"level":"mixed","score":47,"summary":"Навык востребован (Python), работа расписана подробно. Но верх вилки на 75% ниже медианы грейда."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false},{"id":"ca4e22e7-6f51-4b05-b3dd-662fa296f688","title":"Middle Data Analyst/Data Engineer (Штаб СХ)","company":"Сбер","company_logo":"https://img.hhcdn.ru/employer-logo-original-round/6865265.jpeg","location":"Москва","salary_min":null,"salary_max":null,"salary_currency":"RUB","salary_est_min":160000,"salary_est_max":375000,"salary_est_sample":9,"salary_est_by_grade":false,"salary_est_basis":"role","job_type":"full_time","work_format":"office","experience":"junior","description":"$35","tags":["Data Analyst","Hadoop","Python","AI","Git","ClickHouse","Spark","Airflow"],"source":"hh","source_url":"https://hh.ru/vacancy/136832437","source_id":"136832437","created_at":"2026-09-02T04:00:17.642+03:00","first_seen_at":"2026-09-02T04:00:17.646766+03:00","updated_at":"2026-09-02T04:00:17.642+03:00","is_active":true,"views_count":0,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":null,"country":"Россия","industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":0,"ghost_signals":{"items":[{"key":"fresh","label":"Опубликована меньше двух недель назад","impact":-20},{"key":"no_salary","label":"Вилка не указана","impact":6}],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"no_salary","tone":"bad","label":"Зарплата не указана","clause":"вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля","detail":"Вилки в объявлении нет: сумму придётся выяснять на первом же созвоне, и точки отсчёта у вас не будет.","weight":-10},{"key":"scarce_paying","tone":"good","label":"Редкий и дорогой навык","clause":"навык редкий и дорогой (Git)","detail":"Git просят всего в 10% свежих вакансий каталога, но на этом грейде с ним платят на 75% больше. За такие места и конкуренция ниже, чем за массовый стек.","weight":10},{"key":"learning","tone":"good","label":"Вкладываются в обучение","clause":"готовы вкладываться в обучение","detail":"Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития","weight":6},{"key":"demand_falling","tone":"neutral","label":"Спрос на навык падает","detail":"Airflow за две недели стали просить на 50% реже, чем за предыдущие две. На саму вакансию это не влияет, но показывает, куда идёт рынок.","weight":0}],"level":"mixed","score":56,"summary":"Навык редкий и дорогой (Git), готовы вкладываться в обучение. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false},{"id":"9c176003-7b30-499a-97d9-40bf0a70cbe0","title":"1104 | Senior Data Engineer (Databricks)","company":"Intetics","company_logo":null,"location":"Poland, Remote","salary_min":null,"salary_max":null,"salary_currency":"RUB","salary_est_min":1093000,"salary_est_max":1895000,"salary_est_sample":15,"salary_est_by_grade":true,"salary_est_basis":"role_grade","job_type":"full_time","work_format":"remote","experience":"senior","description":"$36","tags":[],"source":"company","source_url":"https://apply.workable.com/j/11F95D6DD3","source_id":"board_workable_intetics-2_11F95D6DD3","created_at":"2026-07-30T00:00:00+03:00","first_seen_at":"2026-09-02T03:25:35.842266+03:00","updated_at":"2026-09-02T03:25:27.995+03:00","is_active":true,"views_count":0,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":"global","country":"Польша","industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":0,"ghost_signals":{"items":[{"key":"fresh","label":"Опубликована меньше двух недель назад","impact":-20},{"key":"no_salary","label":"Вилка не указана","impact":6}],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"no_salary","tone":"bad","label":"Зарплата не указана","clause":"вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля","detail":"Вилки в объявлении нет: сумму придётся выяснять на первом же созвоне, и точки отсчёта у вас не будет.","weight":-10},{"key":"remote","tone":"good","label":"Удалёнка","detail":"Работа не требует присутствия в офисе.","weight":4}],"level":null,"score":null,"summary":"Вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false},{"id":"86aaeda5-d64c-4858-b74f-165b18c090d6","title":"Senior Data Engineer - Databricks","company":"Intetics","company_logo":null,"location":"Poland, Remote","salary_min":null,"salary_max":null,"salary_currency":"RUB","salary_est_min":1093000,"salary_est_max":1895000,"salary_est_sample":15,"salary_est_by_grade":true,"salary_est_basis":"role_grade","job_type":"full_time","work_format":"remote","experience":"senior","description":"$37","tags":[],"source":"company","source_url":"https://apply.workable.com/j/05CE757FC1","source_id":"board_workable_intetics-2_05CE757FC1","created_at":"2026-07-08T00:00:00+03:00","first_seen_at":"2026-09-02T03:25:35.842266+03:00","updated_at":"2026-09-02T03:25:27.995+03:00","is_active":true,"views_count":0,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":"global","country":"Польша","industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":0,"ghost_signals":{"items":[{"key":"fresh","label":"Опубликована меньше двух недель назад","impact":-20},{"key":"no_salary","label":"Вилка не указана","impact":6}],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"no_salary","tone":"bad","label":"Зарплата не указана","clause":"вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля","detail":"Вилки в объявлении нет: сумму придётся выяснять на первом же созвоне, и точки отсчёта у вас не будет.","weight":-10},{"key":"remote","tone":"good","label":"Удалёнка","detail":"Работа не требует присутствия в офисе.","weight":4}],"level":null,"score":null,"summary":"Вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false},{"id":"e47a83dc-ade6-47f1-9f5a-a8a772882727","title":"Data Engineer / Apache Airflow Specialist","company":"Intetics","company_logo":null,"location":"Ukraine, Remote","salary_min":null,"salary_max":null,"salary_currency":"RUB","salary_est_min":655000,"salary_est_max":1549000,"salary_est_sample":199,"salary_est_by_grade":true,"salary_est_basis":"market_grade","job_type":"full_time","work_format":"remote","experience":"middle","description":"$38","tags":[],"source":"company","source_url":"https://apply.workable.com/j/363C4A7F28","source_id":"board_workable_intetics-2_363C4A7F28","created_at":"2025-11-03T00:00:00+03:00","first_seen_at":"2026-09-02T03:25:35.842266+03:00","updated_at":"2026-09-02T03:25:27.995+03:00","is_active":true,"views_count":0,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":"global","country":"Украина","industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":0,"ghost_signals":{"items":[{"key":"fresh","label":"Опубликована меньше двух недель назад","impact":-20},{"key":"no_salary","label":"Вилка не указана","impact":6}],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"no_salary","tone":"bad","label":"Зарплата не указана","clause":"вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля","detail":"Вилки в объявлении нет: сумму придётся выяснять на первом же созвоне, и точки отсчёта у вас не будет.","weight":-10},{"key":"remote","tone":"good","label":"Удалёнка","detail":"Работа не требует присутствия в офисе.","weight":4}],"level":null,"score":null,"summary":"Вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false},{"id":"72f7d43d-4149-4322-9ecf-5c94120ef646","title":"Engineering Manager, Data Engineering Experience","company":"Snowflake","company_logo":null,"location":"US-WA-Bellevue","salary_min":null,"salary_max":null,"salary_currency":"RUB","salary_est_min":655000,"salary_est_max":1549000,"salary_est_sample":199,"salary_est_by_grade":true,"salary_est_basis":"market_grade","job_type":"full_time","work_format":"office","experience":"middle","description":"$39","tags":[],"source":"company","source_url":"https://jobs.ashbyhq.com/snowflake/3272836f-807d-4306-af07-83a848803e01","source_id":"board_ashby_snowflake_3272836f-807d-4306-af07-83a848803e01","created_at":"2026-07-21T20:26:18.88+03:00","first_seen_at":"2026-09-02T03:25:35.08216+03:00","updated_at":"2026-09-02T03:25:27.994+03:00","is_active":true,"views_count":0,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":null,"country":"США","industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":6,"ghost_signals":{"items":[{"key":"no_salary","label":"Вилка не указана","impact":6}],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"no_salary","tone":"bad","label":"Зарплата не указана","clause":"вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля","detail":"Вилки в объявлении нет: сумму придётся выяснять на первом же созвоне, и точки отсчёта у вас не будет.","weight":-10}],"level":null,"score":null,"summary":"Вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля."},"contact_handle":null,"variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false},{"id":"9f3e288f-06b3-43f2-bcb1-b13564d78300","title":"Data Engineer, Machine Learning","company":"Sesame","company_logo":null,"location":"San Francisco","salary_min":null,"salary_max":null,"salary_currency":"RUB","salary_est_min":655000,"salary_est_max":1549000,"salary_est_sample":199,"salary_est_by_grade":true,"salary_est_basis":"market_grade","job_type":"full_time","work_format":"office","experience":"middle","description":"$3a","tags":[],"source":"company","source_url":"https://jobs.ashbyhq.com/sesame/08ade360-a4bc-4584-9c40-04dc380276a5","source_id":"board_ashby_sesame_08ade360-a4bc-4584-9c40-04dc380276a5","created_at":"2026-06-24T01:19:13.908+03:00","first_seen_at":"2026-09-02T03:25:35.08216+03:00","updated_at":"2026-09-02T03:25:27.994+03:00","is_active":true,"views_count":0,"expires_at":null,"employer_id":null,"remote_region":null,"country":"США","industry":[],"company_type":null,"english_level":null,"has_relocation":false,"is_pinned":false,"pinned_until":null,"employer_priority_until":null,"employer_verified":false,"ghost_score":6,"ghost_signals":{"items":[{"key":"no_salary","label":"Вилка не указана","impact":6}],"level":"live","confidence":"medium"},"verdict":{"items":[{"key":"no_salary","tone":"bad","label":"Зарплата не указана","clause":"вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля","detail":"Вилки в объявлении нет: сумму придётся выяснять на первом же созвоне, и точки отсчёта у вас не будет.","weight":-10}],"level":null,"score":null,"summary":"Вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля."},"contact_handle":"careers@sesame.com","variant_cities":null,"duplicate_of":null,"variant_of":null,"description_is_thin":false}],"total":169,"page":4,"pageSize":20,"basePath":"/jobs/l/data-engineer","related":[{"href":"/jobs/l/development","title":"Вакансии для разработчиков","titleEn":"Jobs for developers"},{"href":"/jobs/l/qa","title":"Вакансии QA / тестировщиков","titleEn":"QA and tester jobs"},{"href":"/jobs/l/backend","title":"Вакансии backend-разработчика","titleEn":"Backend developer jobs"},{"href":"/jobs/l/fullstack","title":"Вакансии fullstack-разработчика","titleEn":"Fullstack developer jobs"},{"href":"/jobs/l/informacionnaya-bezopasnost","title":"Вакансии в информационной безопасности","titleEn":"Information security jobs"},{"href":"/jobs/l/management","title":"Вакансии Product / Project Manager","titleEn":"Product / Project Manager jobs"},{"href":"/jobs/l/frontend","title":"Вакансии frontend-разработчика","titleEn":"Frontend developer jobs"},{"href":"/jobs/l/analytics","title":"Вакансии для аналитиков","titleEn":"Jobs for analysts"},{"href":"/jobs/l/design","title":"Вакансии для дизайнеров","titleEn":"Jobs for designers"},{"href":"/jobs/l/biznes-analitik","title":"Вакансии бизнес-аналитика","titleEn":"Business analyst jobs"}]}]

Вакансии data engineer

Senior Data Engineer, Economy

Senior Market Data Engineer

Data Engineer (Data Platform)

Middle Data Engineer, ML, Ozon Банк

Старший дата-инженер, ML, Ozon Банк

LEAD AWS DATA ENGINEER

Инженер данных

Инженер данных

Data Engineer

Data Engineer в Unit Data B2C

Yetakchi mutaxassis (Data Engineer)

Дата инженер / Data engineer

Senior Data Engineer

Инженер данных в команду UGC Поиска

Middle Data Analyst/Data Engineer (Штаб СХ)

1104 | Senior Data Engineer (Databricks)

Senior Data Engineer - Databricks

Data Engineer / Apache Airflow Specialist

Engineering Manager, Data Engineering Experience

Data Engineer, Machine Learning

Похожие подборки