Роль четко сфокусирована на инженерии данных и развитии платформы в крупной финтех-экосистеме; стек актуальный, но формат работы указан противоречиво.
Кликните для подробной информации
Неясный форматАктуальный стекРабота с платформойОбучение и развитие
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 (Apache Spark/Airflow): Разработка платформы данных и ETL/ELT-пайплайнов для загрузки, обработки и трансформации информации с акцентом на Apache Airflow, распределённые вычисления и интеграцию источников данных. Фокус на проектировании DAG, оптимизации Apache Spark/Apache Flink, администрировании Linux и построении масштабируемой архитектуры хранения данных.
Локация: Москва, работа на месте работодателя; в условиях также указан гибридный формат
Компания
ИТ B2C — крупная экосистема Сбера, развивающая розничные банковские решения и платформу данных для обмена информацией с компаниями-партнёрами.
Что делать
Проектировать и реализовывать ETL/ELT-пайплайны, включая DAG в Apache Airflow.
Оптимизировать и сопровождать процессы обработки больших данных на Apache Spark и Apache Flink.
Интегрировать базы данных, API и файловые хранилища в единую pipeline-архитектуру.
Настраивать и администрировать Airflow для оркестрации workflows.
Участвовать в разработке архитектуры хранения и обработки данных, включая Hadoop-экосистему.
Документировать решения и формировать базы знаний.
Требования
Опыт от 1 года до 3 лет.
Высшее образование.
Опыт разработки, оптимизации и мониторинга ETL/ELT-процессов.
Профильное владение Python, включая библиотеки для работы с данными.
Практический опыт распределённых вычислений: Apache Spark с PySpark/Scala или Apache Flink.
Глубокое понимание SQL и опыт работы с РСУБД, включая PostgreSQL и MySQL.
Знание Apache Airflow: создание DAG, настройка сенсоров и операторов.
Навыки администрирования Linux, включая развёртывание, мониторинг и troubleshooting.
Хорошо, если есть
Базовые знания Scala или готовность к изучению.
Опыт работы с Hadoop: HDFS, YARN, Hive.
Знание облачных платформ: AWS S3/Glue, GCP BigQuery, Azure Data Factory.
Навыки автоматизации с Ansible и Terraform.
Опыт работы со стриминговыми данными, Kafka и Debezium.
Культура и преимущества
Полная занятость; указан гибридный формат работы, при этом в карточке вакансии обозначена работа на месте работодателя в Москве.
Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи.
Система обучения для профессионального и карьерного развития.
Льготная ипотека, корпоративная пенсионная программа и подписка Прайм с возможностью совместного использования.
Вознаграждение за рекомендации кандидатов в команду Сбера.
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 →