Senior Data Engineer (m/w/d)

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

Senior Data Engineer в консалтинговой компании HyPlus. Отвечает за проектирование и развитие дата-платформ у клиентов — от архитектурных решений до стабильной эксплуатации, выступает техническим экспертом в проекте и менторит команду.

Задачи

• Проектирование, построение и развитие масштабируемых дата-платформ и архитектур (Lakehouse, Data Warehouse, Data Mesh) в cloud, hybrid и on-premise окружениях
• Ответственность за архитектурные и технологические решения на всём жизненном цикле дата-решений с фокусом на масштабируемость, производительность и экономичность
• Разработка производительных моделей данных (размерное моделирование, Data Vault, нормальные формы) и переиспользуемых семантических и reporting-слоёв
• Проектирование и эксплуатация надёжных ETL/ELT-пайплайнов для batch и streaming обработки (Python, SQL, Spark, dbt, Airflow, Kafka)
• Подключение и гармонизация разнородных источников: ERP/SAP-ландшафты, API, event-стримы
• Оптимизация производительности и затрат моделей данных, запросов и платформенных нагрузок (анализ execution plans, тюнинг ресурсов warehouse и кластеров)
• Внедрение качества данных, governance и observability — фреймворки валидации и reconciliation, мониторинг, data lineage, требования security и compliance
• Участие в подготовке AI-ready дата-продуктов для analytics и AI-сценариев, определение контрактов данных и интерфейсов с AI- и backend-командами
• Использование AI-инструментов и генеративного ИИ для поддержки разработки, документации, тестов и контроля качества
• Автоматизация деплойментов и развитие DataOps- и CI/CD-процессов
• Сопровождение клиентов по вопросам архитектуры, технологий и реализации, проведение воркшопов и участие в pre-sales
• Техническое наставничество junior- и mid-level коллег, проведение code- и архитектурных ревью
• Участие в оценке трудозатрат и подготовке эскизов решений

Требования

• Высшее образование в IT или MINT-сфере либо эквивалентная квалификация
• Более 5 лет практического опыта в Data Engineering, Data Warehousing или построении современных дата-платформ, в том числе в ответственной роли в проекте или консалтинге
• Очень хорошее знание SQL и уверенное владение минимум одним дополнительным языком в data-сфере (Python, Scala или Java)
• Подтверждённый опыт с минимум одной распространённой cloud- или дата-платформой (Azure, AWS, GCP, Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric) и инструментами Modern Data Stack (dbt, Airflow)
• Глубокое понимание моделирования данных, архитектур Data Warehouse и Lakehouse, а также ETL/ELT и streaming-процессов
• Опыт в области качества данных, governance, мониторинга/observability, а также требований security и compliance
• Уверенное владение контролем версий (Git), CI/CD и автоматизированными тестами
• Опыт осознанного применения AI-инструментов разработки и генеративного ИИ в инженерном контексте
• Опыт работы в agile-методологиях (Scrum/Kanban)
• Сильные коммуникативные навыки, самостоятельность и желание делиться знаниями с командой
• Немецкий язык на уровне C1/C2
• Английский язык на уровне B2
• Проживание в Германии, желательно рядом с Ratingen/Frankfurt

Условия

• Конкурентная зарплата и бюджет на здоровье, командные офсайты, современная техника, пакет мобильности, Jobrad и др.
• Карьерные перспективы: чётко определённые возможности развития и ежегодные встречи по развитию
• Постоянное обучение, сертификации и доступ к отраслевым мероприятиям
• Гибкость: гибридная/удалённая модель, гибкий график
• Коллегиальная корпоративная культура, где ценятся идеи и результаты

Навыки

• SQL
• Python
• Scala
• Java
• Spark
• dbt
• Airflow
• Kafka
• Azure
• AWS
• GCP
• Databricks
• Snowflake
• Microsoft Fabric
• Data Vault
• ETL
• ELT
• Git
• CI/CD
• Terraform
• Docker
• Kubernetes
• Power BI
• Qlik
• Tableau
• SAP