Data Engineer (all genders)

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Data Engineer в команду Data Engineering. Построение и поддержка надёжных масштабируемых data pipeline на облачной платформе Azure и Databricks для аналитики, отчётности и будущих ML-сценариев.

Задачи

• Проектировать, строить и поддерживать надёжные и масштабируемые data pipeline для аналитики, отчётности и будущих ML-сценариев
• Развивать современную облачную data-платформу на Azure и Databricks
• Тесно сотрудничать с Data Analysts и Data Scientists при создании data-продуктов
• Поддерживать и развивать внутреннюю data-платформу совместно с Data Platform Engineer
• Постоянно улучшать качество данных, документацию и производительность
• Внедрять лучшие практики DataOps: CI/CD, мониторинг, алертинг, тестирование и infrastructure-as-code

Требования

• 7+ лет опыта в data engineering, желательно с практическим опытом в analytics engineering (data modeling, transformation logic)
• Глубокое понимание оркестрации data pipeline, распределённой обработки и построения отказоустойчивых тестируемых ETL/ELT-систем
• Экспертиза в Scala или Python, сильные навыки SQL и опыт использования Spark в production
• Опыт с cloud-native архитектурами, особенно Azure Cloud Platform и Databricks
• Знакомство со streaming-фреймворками (Kafka, Event Hubs или аналоги)
• Понимание концепций data modeling в контексте аналитики и отчётности (conceptual/logical/physical models)
• Отличные коммуникативные навыки и умение объяснять сложные технические концепции
• Сильный командный подход и работа с кросс-функциональными командами
• Высокое внимание к деталям и качеству данных
• Навыки stakeholder management
• Самостоятельность и организационные навыки

Условия

• Годовая зарплата от 70 000 € в зависимости от квалификации и опыта
• Гибридный формат работы
• Прозрачная и справедливая оплата труда

Навыки

• Scala
• Python
• SQL
• Spark
• Azure Cloud Platform
• Databricks
• Kafka
• Event Hubs
• Azure DevOps
• GitHub
• Terraform
• CI/CD
• ETL
• ELT
• DataOps