Опубликовано сегодня

Data Engineer (Python / PySpark / Airflow / dbt / Data Vault 2.0) в TG @itworkhubchannel удалённо

World iconудаленно
Person iconmiddle
Money bag iconне указана

Сопроводительное письмо под эту вакансию

Софи напишет его под твоё резюме. Бесплатно — 5 писем в день.

Data Engineer в проект крупной розничной сети: построение, развитие и поддержка ETL-пайплайнов и корпоративного хранилища данных на современном стеке PySpark, Airflow, dbt с методологией Data Vault 2.0. Аутстаффинговая позиция, full-time, удалённо, UTC+3.

Задачи:

  • Создание и развитие ETL-пайплайнов с использованием Python и PySpark
  • Поддержка и доработка DAG в Apache Airflow: анализ логов, устранение типовых сбоев, выполнение backfill
  • Разработка dbt-моделей, а также сопутствующих тестов и документации
  • Обслуживание сущностей Data Vault 2.0 (в части Satellite)
  • Взаимодействие с хранилищем S3 (через boto3) и реляционными/колоночными СУБД
  • Выполнение базовых проверок качества данных: контроль NULL-значений, проверка уникальности ключей и корректности типов
  • Фиксация технических метаданных в DataHub и отслеживание статуса пайплайнов в системах мониторинга

Требования:

  • Не менее 2 лет опыта в роли Data Engineer
  • Уверенное владение Python: синтаксис, основы ООП, написание ETL-скриптов с применением готовых библиотек, навыки отладки
  • Знание PySpark: работа с DataFrames API, понимание разницы между Action и Transformation, базовые представления об архитектуре Spark
  • Навыки работы с SQL: построение JOIN, использование агрегаций и оконных функций, базовое понимание работы индексов
  • Опыт работы с СУБД: PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, Oracle, MySQL (понимание реляционной модели и принципов ACID), базовые знания NoSQL
  • Понимание различий между OLTP и OLAP, особенностей строковых и колоночных хранилищ, а также ключевых принципов Data Vault 2.0
  • Опыт в Airflow: настройка DAG, расписаний, операторов и сенсоров, работа с Connections и Variables, настройка ретраев и алертов
  • Владение dbt: создание моделей, источников, использование refs и Jinja, настройка материализаций, seeds и тестов
  • Работа с Git и GitLab CI: управление ветками, создание MR, участие в код-ревью, чтение конфигураций .gitlab-ci.yml
  • Базовые навыки в Docker: составление Dockerfile, локальная сборка и запуск контейнеров
  • Умение работать с инструментами мониторинга: чтение дашбордов в Grafana, Sentry, Kibana
  • Гражданство РФ

Условия:

  • Удалённый формат работы
  • Full-time
  • Часовой пояс UTC+3 (МСК)
  • Срок привлечения: 24 месяца с возможностью пролонгации
  • Ставка обсуждается
  • Аутстаффинговая позиция

Навыки:

  • Python
  • PySpark
  • Apache Airflow
  • dbt
  • Data Vault 2.0
  • SQL
  • PostgreSQL
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Oracle
  • MySQL
  • NoSQL
  • OLTP
  • OLAP
  • S3
  • boto3
  • DataHub
  • Git
  • GitLab CI
  • Docker
  • Grafana
  • Sentry
  • Kibana
  • Jinja
Эту вакансию мы нашли в Telegram-канал @itworkhubchannel
T@

TG @itworkhubchannel

удалённо

Получить оффер

Зарплата vs рынок

Зарплата не указана. Обычно на такой позиции платят 196 551 – 322 000 ₽, медиана 244 000 ₽.

90k244k1,1M

обычно платят (p25–p75): 196 551 – 322 000 ₽

Когорта Data, Middle · 178 вакансий за 90 дней

Зарплаты Data →

Похожие вакансии

Это единственная вакансия по вашему фильтру

Не то, что искал?

Автоотклики