Middle Data Engineer (DWH)

Data Engineer (DWH / Apache Iceberg / Airflow / HR-домен)

Грейд: Middle.

Загрузка: Full-time (полная занятость).

Срок привлечения: 4 месяца.

Плановая дата старта: 14.09.2026.

Формат: Удалённо.

Часовой пояс: UTC+3 ± 2 часа.

Локация/Гражданство: РФ строго / РФ.

О проекте: разработка единой системы оценки эффективности (HR-домен, цифровой профиль сотрудника).

Ищем Data Engineer уровня Middle для работы над DWH-решениями в HR-домене. Роль для инженера с уверенным опытом построения пайплайнов на Python + Apache Airflow, интеграции источников (GraphQL, RESTful) и проектирования архитектуры хранения данных на Apache Iceberg. Предстоит прорабатывать архитектуру сбора данных и витрин, внедрять новый функционал, сокращать техдолг и обеспечивать качество данных на всех уровнях.

Ключевые задачи:

• Разработка решений вокруг DWH.
• Создание ETL / настройка сбора данных, BI-аналитика.
• Проработка архитектуры данных и системы для их сбора.
• Внедрение нового функционала, сокращение техдолга.

Обязательные требования:

Пайплайны и оркестрация:

• Проектирование и построение пайплайнов: Python / Apache Airflow.

Интеграции:

• Интеграция источников с GraphQL, RESTful.

Хранение данных:

• Хранение данных в Apache Iceberg.
• Проектирование архитектуры хранения данных.

Архитектура:

• Проектирование архитектуры сбора данных и витрин.

Качество данных:

• Тестирование данных на всех уровнях требований к качеству данных.

Мониторинг:

• Настройка метрик и алёртов Prometheus.
• Интеграция с внутренними системами оповещений.

Домен:

• Знания предметной области: HR / цифровой профиль сотрудника.

Будет плюсом:

• Опыт работы с HR-системами и цифровыми профилями сотрудников.
• Опыт построения DWH с нуля или миграции на Apache Iceberg.
• Опыт работы с Kafka и другими брокерами сообщений.
• Опыт работы с BI-инструментами (Superset, Metabase, Apache Druid).
• Понимание принципов DataOps и data quality frameworks (Great Expectations и аналоги).