Навыки: Python, ClickHouse, CI/CD, Apache Kafka, Apache Spark, ETL, Машинное обучение. Квалификация: Middle. Специализации: Инженер по данным.
Чем предстоит заниматься:
- Проектирование и развитие масштабируемой data-инфраструктуры (batch и streaming пайплайны);
- ClickHouse (MergeTree), S3 Data Lake, Kafka, Airflow (ETL/ELT);
- Архитектура и реализация витрин данных для аналитики, ML и AI-агентов;
- Поддержка и написание пайплайнов ETL/ELT (dbt / Airflow / Spark / Kafka / etc.);
- Оптимизация производительности, стоимость хранения и потребления данных;
- Внедрение и поддержка стандартов CI/CD и мониторинга пайплайнов;
- Работа в связке с аналитиками, ML-инженерами, разработчиками и продуктами;
- Участие в построении feature store, ML-инфраструктуры и поддержке GenAI систем.
Ожидания от кандидата:
- 3+ лет опыта работы с данными в роли Data Engineer;
- Опыт проектирования data-платформ в продакшене (от ingestion до витрин);
- Отличное знание SQL, Python (или Scala), опыт работы с Apache Airflow, Spark, Kafka;
- Опыт построения CI/CD процессов и мониторинга data pipeline’ов;
- Понимание принципов data governance, data quality и data contracts.
Будет плюсом:
- Знакомство с практиками MLOps и GenAI pipeline’ами (например, RAG, LangChain);
- Опыт взаимодействия с ML-инженерами: подготовка фич, поддержка feature store;
- Опыт руководства командой или отдельных проектов как технический лидер.
Условия работы:
- Стабильная работа в одном из крупнейших банков страны;
- Конкурентная заработная плата, соцпакет;
- Формат работы - гибрид (4 дня в офисе);
- Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития);
- Дружный коллектив единомышленников;
- Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование;
- Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат;
- Квартальный бонус по результатам работы;
