Data Smart Solutions LLC·5 дн назад
Middle Data Engineer
600 – 800 $
на 64% ниже медианы рынка
≈ 49,9 тыс.–66,6 тыс. ₽
🌍 УдалённоMiddleПолная занятость
Стоит ли откликаться
Откликаться можно, но торгуйтесь
Платят на 64% меньше, чем за похожую работу. Откликаться можно, но о деньгах придётся договариваться. Вакансия к тому же свежая, откликаться лучше сейчас.
3 из 4 в норме
Вилка ниже рынка на 64%: сколько просить сверху и какими словами
Деньги
Середина вилки 58 000 ₽: на 64% ниже медианы похожих вакансий (160 000 ₽).
- Вилка в долларах: курс и способ выплаты повлияют на сумму не меньше самой вилки.
Живость
Опубликована 5 дней назад. Свежие вакансии почти всегда живые.
Описание
Обязанности: 10, требования: 14. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Не сказано
- как оформят, из каких стран можно работать и часовой пояс команды
Что требуют
ОбязательноSnowflakedbtOracleExcel
ПлюсомLLM
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Вакансия на английскомПереведёт заголовок и описание вакансии на русский
Чем предстоит заниматься
We are looking for a Senior Data Engineer with strong Snowflake, dbt, and finance data experience to join a team unifying data from a dozen-plus acquired businesses into a single trusted source for FP&A, executive reporting, and AI-driven analytics
Core Requirements
Strong experience with Snowflake
Strong experience with dbt and data modelling
Experience working with Salesforce (SFDC) data
Experience with Oracle NetSuite or similar ERP data
Solid understanding of finance and SaaS metrics: bookings, billings, revenue, deferred revenue, revenue recognition, churn, ARR, and NRR
Experience integrating Excel and flat-file data into a data warehouse
Experience normalizing data from multiple disparate systems into one format
Experience building a unified customer master without shared customer IDs
Наши требования
Experience with Workday Adaptive Planning
Experience with post-acquisition data integration
Experience with AI-assisted dbt development
Experience with MCPs, LLMs, or building a context layer on top of data
Experience enabling natural-language data access through Claude or Copilot
What You'll Work On
Building and maintaining Snowflake and dbt data models
Connecting finance data from spreadsheets and flat files
Creating a golden dataset linking Salesforce to billings, revenue, ARR, and contracts
Integrating and normalizing data from acquired companies' systems
Building a unified customer master across all business units
Delivering data for executive leadership dashboards
Preparing the data foundation for an AI context layer and LLM-based access
Ready to apply?