RWB (Wildberries & Russ)·Москва·24 сент.
Senior Data Engineer в Trust & Safety
Ориентир по рынку≈ 120 000 – 300 000 ₽наш грубый ориентир по 190 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятость
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Грубый ориентир: столько платят в 190 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.
Живость
Открыта 25 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет. Раньше не выкладывалась.
Описание
Обязанности: 6, требования: 15. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- аккредитованная IT-компания
Что требуют
ОбязательноKafkaRedisCassandraSQLSparkClickHousePythonAirflowMLFlink
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, Kafka +20%, SQL +20%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Мы — команда платформы данных в направлении Trust & Safety. Делаем данные и признаки для моделей машинного обучения, которые используются в антифроде, модерации контента и других продуктах. У нас есть как потоковая платформа (Databus/Kafka + Flink + Redis/Cassandra), так и “озеро” данных на S3/Apache Iceberg с доступом через Trino. Мы ищем дата-инженера, который обеспечит расчёт и поставку признаков для ML-моделей — от чтения сырых событий до записи финальных значений в онлайн- и офлайн-хранилища.
Чем предстоит заниматься
Проектировать и разрабатывать потоковые процессы, которые читают события из Databus/Kafka и считают онлайн‑признаки, записывая их в Redis и Cassandra
Проектировать и разрабатывать пакетные процессы, которые читают данные из S3/Iceberg через Trino, считают офлайн‑признаки и пишут результаты обратно в S3/Iceberg и/или ClickHouse
Следить за тем, чтобы один и тот же признак был согласован между обучением и продакшеном (одна логика расчёта, единый контракт)
Настраивать расписания, пересчёты и бэки, чтобы признаки обновлялись вовремя и выдерживали SLA по свежести
Работать с качеством данных: добавлять проверки, мониторить аномалии, разбирать инциденты, когда “признак поехал”
Совместно с DS и аналитиками придумывать новые признаки и помогать перевести их из экспериментальных скриптов в стабильные пайплайны
Наши требования
4–5+ лет опыта в роли Data Engineer / Backend+Data
Уверенный опыт работы с Kafka‑подобными очередями (Databus/Kafka): продюсеры/консьюмеры, партиционирование, ключи, обработка ошибок
Практический опыт со streaming‑движком (желательно Flink; Spark Structured Streaming подойдёт, если есть реальный прод‑опыт)
Опыт работы с Redis или Cassandra как онлайновым хранилищем данных/признаков
Опыт работы с S3‑подобным хранилищем и табличным форматом (Iceberg/Delta/Hudi) и доступа к ним через SQL‑движок (Trino/Presto/Spark SQL)
Отличное знание SQL и опыт работы с ClickHouse
Python на уровне уверенной разработки data‑скриптов и сервисной логики
Опыт настройки и сопровождения пайплайнов в Airflow
Понимание задач ML‑пайплайнов: train/serve skew, пересчёты признаков, влияние задержек и потерь событий
Потоковая обработка и очереди: Databus(Redpanda)/Kafka, Apache Flink (или Spark Structured Streaming при готовности переучиться на Flink (java))
Онлайновое хранение признаков: Redis, Cassandra
Хранение и офлайн‑фичи: S3 + Apache Iceberg, доступ через Trino
Аналитическое хранилище: ClickHouse
Оркестрация и обработка: Airflow, Python, dbt (для batch‑части и моделирования в DWH)
Плюсом будет опыт с одним из feature‑store решений (Feast или аналоги) — многие компани
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).