Инженер данных

Ищем инженера данных с сильными компетенциями архитектора данных и баз данных, который сможет взять на себя планирование и проведение внедрения инструментов хранения и обработки данных. Должно иметь подтвержденный опыт работы с нашим технологическим стеком (Postgres, MSSQL, Kafka, Flink, Airflow, Iceberg, Trino/StarRocks), уметь проектировать целевую архитектуру хранилищ, анализировать потоки данных и выбирать релевантный инструментарий. Критичны навыки работы с современными data-инструментами, опыт проектирования пайплайнов, обеспечения качества данных и уверенное владение Python для написания DAG, кастомных операторов и интеграций. Что ждём от вас: Опыт работы на позиции Data Engineer от 4 лет в сфере разработки ПО. Опыт работы с ключевыми компонентами нашего стека: ODBMS/DBMS & Warehouses: уверенная работа с Postgres и MSSQL; опыт настройки и оптимизации OLAP-движков (Trino, StarRocks) и современных хранилищ (Cassandra, Redis). Data Flow Tools: практический опыт работы с Apache Airflow (написание DAG, кастомные операторы); опыт использования Apache Kafka (producer/consumer) и Apache Flink (разработка стриминговых джоб, состояние, чекпоинты). Data Lake / Lakehouse: опыт работы с Apache Iceberg, понимание архитектуры lakehouse, использование Lakekeeper для управления метаданными, работа с объектным хранилищем S3. CDC: опыт реализации Change Data Capture паттернов для синхронизации данных между системами. Глубокие знания в области архитектуры данных и баз данных: понимание принципов нормализации и денормализации, проектирование relational и columnar моделей, стратегии управления данными (lifecycle, retention, versioning). Уверенное владение Python: написание скриптов, модулей, работа с асинхронностью при необходимости; опыт написания DAG в Apache Airflow, включая кастомные операторы, hooks, sensors. Навыки оптимизации: умение профилировать процессы, находить bottlenecks, оптимизировать SQL-запросы и настраивать ресурсы кластеров под нагрузку. Владение Jira и Confluence на уровне confident user (структура страниц, шаблоны, макросы, связки задач и документации). Опыт организации хранения данных для последующих задач OLAP / OLTP с учетом требований (consistency / integrity). Опыт организации обработки данных в рамках задач OLAP / OLTP с применением различных паттернов (batch processing, CDC). Понимание ключевых особенностей и сценариев применения различных паттернов организации интеграционных потоков (batch processing, CDC) с учетом их характеристик (3V+). Опыт заведения и сопровождения заявок в Service-Desk. Умение структурировать информацию, работать с требованиями, документировать технические решения. Английский — на уровне чтения и написания технической документации. Будет плюсом: Опыт работы с Timeseries базами данных (InfluxDB, TimescaleDB, TDengine и др.). Глубокий опыт эксплуатации кластеров (Hadoop, YARN, Kubernetes) в production-среде. Знание SQL на продвинутом уровне (оптимизация сложных запросов, window functions, CTE). Опыт работы с CI/CD для data-пайплайнов. Понимание принципов DDD, event-driven архитектуры. Опыт работы с Apache NiFi.