Объём задач описан понятно, а стек актуален, но зарплата заметно ниже ориентира для похожих senior-позиций, а оформление через ИП или самозанятость добавляет неопределённости условиям работы.
Кликните для подробной информации
Ниже рынкаБез трудового договораАктуальный стекПонятные задачиПроекты у заказчиков
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Data Engineer (Fintech) (Python/Spark/Kafka): Проектирование и разработка production data pipelines для сбора, обработки и трансформации больших объёмов данных с акцентом на потоковую обработку, оркестрацию и промышленные хранилища. Focus on построение отказоустойчивых ETL/ELT-систем, оптимизацию высоконагруженных пайплайнов, моделирование Data Warehouse и контроль качества данных.
Локация: удалённо, из любого места на территории РФ.
Зарплата: от 240 000 ₽ в месяц до вычета налогов.
Компания
Decart IT — человекоцентричный аутстаффинг с подбором проектов и заказчиков под предпочтения специалиста.
Что делать
Проектировать и разрабатывать production data pipelines для сбора, обработки и трансформации больших объёмов данных с использованием ETL/ELT.
Настраивать и поддерживать оркестрацию пайплайнов в Apache Airflow.
Разрабатывать высоконагруженные обработчики потоковых данных на Spark/PySpark и Kafka.
Разрабатывать запросы и оптимизировать хранение данных в PostgreSQL, Greenplum, Oracle, ClickHouse и MS SQL.
Поддерживать и развивать Data Warehouse со слоями DDS и DM, обеспечивать мониторинг, отладку, рефакторинг и отказоустойчивость пайплайнов.
Участвовать в миграциях ETL/DWH-систем и внедрять практики Data Quality и контроля целостности данных.
Требования
Более 6 лет опыта и уверенный коммерческий опыт разработки на Python от 3–4 лет с написанием поддерживаемого и документированного кода.
Глубокое знание SQL и опыт работы минимум с одной промышленной СУБД: PostgreSQL, Greenplum, Oracle, ClickHouse или MS SQL.
Опыт разработки и сопровождения production data pipelines в продакшене.
Практический опыт использования Apache Airflow для оркестрации задач.
Опыт работы с Apache Spark/PySpark и потоковой обработкой Kafka.
Знание экосистемы Hadoop/Hive.
Хорошо, если есть
Опыт работы с Informatica или SAS DIS.
Опыт использования NiFi для построения потоков данных.
Работа с форматами Parquet/ORC и табличным форматом Iceberg.
Опыт работы с S3 или аналогичными облачными объектными хранилищами.
Навыки моделирования данных по методологиям Data Vault, Kimball или 3NF.
Опыт миграций ETL/DWH-систем.
Настройка мониторинга и визуализации метрик в Grafana/Prometheus.
Опыт контроля качества данных.
Культура и преимущества
Возможность выбирать проекты и заказчиков в зависимости от интересов и карьерных целей.
Оформление через ИП или самозанятость.
Удалённая работа из любого места на территории РФ.
Компания берёт на себя подбор проекта, согласование ставки, организацию интервью и формальный документооборот.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →