Data Engineer (Стажер)

Чем предстоит заниматься

• Проектирование и разработка отказоустойчивых ETL/ELT процессов в экосистеме Hadoop и Oracle
• Оптимизация и сопровождение пайплайнов данных (Spark, PySpark, Airflow)
• Интеграция новых источников данных и построение витрин для бизнес-заказчиков
• Обеспечение качества и актуальности данных в продуктивных системах
• Участие в архитектурных решениях по хранению и обработке больших данных
• Ad-hoc аналитика и поддержка команд аналитиков и data scientist

Что для этого нужно

• Высшее техническое образование (или завершающая стадия обучения)
• Опыт разработки на Python (написание скриптов, работа с библиотеками pandas, requests) от 6 месяцев (в т.ч. в рамках учебных проектов или стажировок)
• Уверенное знание SQL (написание сложных запросов, оконные функции, понимание планов выполнения, нормализация БД)
• Понимание основ архитектуры больших данных (понятия ETL/ELT, колоночные и реляционные хранилища, форматы хранения Parquet/ORC)
• Знакомство с концепциями оркестрации (Airflow) или опыт настройки простых пайплайнов в учебных целях
• Понимание принципов работы с системами контроля версий (Git) и умение работать в команде над кодом
• Базовые навыки работы в Linux (навигация по файловой системе, права доступа, простые bash-скрипты)
• Готовность к быстрому освоению технологий экосистемы Hadoop/Spark
• Навыки самостоятельного поиска информации и решения технических задач
• Опыт использования LLM-агентов и AI-ассистентов (например, Cursor, Claude Code) для генерации, рефакторинга и отладки инженерного кода