Data Engineer

Дата размещения вакансии: 13.05.2025
Работодатель: Clear Mind
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Санкт-Петербург
Сокольническая линия метро Университет
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Мы IT стартап Clear Mind, создаем social media продукт (mobile first) с выходом на рынок USA.

Ищем Data Engineer, который будет развивать нашу дата-платформу и проектировать эффективные пайплайны обработки данных.

Работаем с Python, S3, Glue, Lambda, ClickHouse, Airflow, Spark, PostgreSQL, NoSQL, GitLab CI/CD.

Чем предстоит заниматься:

  • Развивать и оптимизировать хранилища данных (ClickHouse), проектировать схемы хранения;
  • Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-процессы (Airflow, Glue, PySpark);
  • Проектировать и настройка потоков данных между S3, ClickHouse, PostgreSQL и другими хранилищами;
  • Оптимизировать обработку данных, обеспечивать надежность и отказоустойчивость пайплайнов;
  • Поддерживать текущие решения и мониторинг производительности;
  • Разрабатывать и поддерживать витрины данных для аналитики и ML-сервисов;
  • Улучшать качество кода, код-ревью, рефакторинг.

Мы подходим друг другу, если у тебя есть:

  • Опыт работы в роли Data Engineer от 2-х лет;
  • Уверенное владение Python (PySpark, pandas);
  • Опыт работы с ClickHouse (партиционирование, индексы, оптимизация запросов);
  • Понимание принципов ETL/ELT, пакетной и потоковой обработки данных;
  • Опыт работы с Apache Airflow (DAGs, кастомные операторы, интеграции);
  • Опыт работы с Kafka, Kinesis или другими стриминговыми платформами;
  • Глубокое понимание AWS (S3, Glue, Lambda, IAM, Personalize);
  • Знание SQL (PostgreSQL) и NoSQL-хранилищ (DynamoDB);
  • Опыт работы с GitLab CI/CD и в автоматизация развертывания пайплайнов.

Будет плюсом:

  • Опыт работы с Apache Spark/PySpark и распределенной обработкой данных;
  • Опыт в оптимизации высоконагруженных SQL-запросов;
  • Навыки построения мониторинга и алертинга (Prometheus, Grafana, CloudWatch).

Мы предлагаем:

  • Свободу действий и возможность реализовывать крутые идеи в продукте;

  • Развитие технических навыков за счет компании;

  • Компенсация ДМС после испытательного срока;

  • Компенсация обучения после испытательного срока;

  • Заработную плату соответствующие уровню компетенций.