Data Engineer (банки)

Дата размещения вакансии: 07.09.2026
Работодатель: Decart IT-production
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Санкт-Петербург
Требуемый опыт работы:
Более 6 лет

В нашей компании Decart IT мы относимся к специалистам как к партнёрам, и помогаем им не только зарабатывать, но и участвовать в проектах, которые мотивируют и вдохновляют.

Все детали берём на себя: подбираем проект на основе твоих предпочтений, договариваемся с заказчиком о ставке, организовываем интервью и помогаем успешно пройти его, а также забираем на себя формальный документооборот. С тебя - только твоя экспертиза!

Сейчас мы ищем кандидатов на позицию Data Engineer!

Что нужно будет делать?

Зависит от проекта и этапа его жизненного цикла, но в целом:

  • Проектировать и разрабатывать production data pipelines для сбора, обработки и трансформации больших объемов данных (ETL/ELT);

  • Настраивать и поддерживать оркестрацию пайплайнов с использованием Apache Airflow;

  • Разрабатывать высоконагруженные обработчики потоковых данных на Spark/PySpark и Kafka;

  • Выполнять запросы и оптимизировать хранение данных в промышленных СУБД (PostgreSQL/Greenplum/Oracle/ClickHouse/MS SQL);

  • Поддерживать и развивать Data Warehouse (хранилища данных), работая со слоями DDS, DM (моделирование данных);

  • Обеспечивать надежность и отказоустойчивость существующих пайплайнов: мониторинг, отладка, рефакторинг и оптимизация производительности;

  • Участвовать в миграциях ETL/DWH систем (при наличии соответствующих проектов);

  • Внедрять практики Data Quality и контроля целостности данных на всех этапах обработки.

Что нужно уметь, знать, какими навыками обладать:

  • Уверенный коммерческий опыт разработки на Python (от 3–4 лет) с написанием поддерживаемого и документированного кода;

  • Глубокое знание SQL и опыт работы с промышленными БД (обязательно хотя бы с одной из: PostgreSQL/Greenplum/Oracle/ClickHouse/MS SQL);

  • Опыт построения ETL/ELT процессов и работы с DWH (хранилищами данных);

  • Опыт разработки и сопровождения production data pipelines в продакшене;

  • Практическое использование Apache Airflow для оркестрации задач;

  • Опыт работы с Apache Spark/PySpark и потоковой обработкой Kafka;

  • Знание экосистемы Hadoop/Hive.

Будет плюсом:

  • Опыт с ETL-инструментами (Informatica/SAS DIS);

  • Работа с NiFi для построения потоков данных;

  • Хранение данных в форматах Parquet/ORC и работа с табличными форматами (Iceberg);

  • Опыт работы с облачными объектными хранилищами ( S3 или аналоги);

  • Навыки моделирования данных (Data Vault, Kimball, 3NF);

  • Опыт миграций ETL/DWH систем;

  • Настройка мониторинга и визуализации метрик (Grafana/Prometheus);

  • Контроль качества данных (Data Quality).

    Что мы предлагаем:
    - Возможность выбирать проекты и заказчиков под твой запрос: будь то громкое имя компании для портфолио, интересные задачки, чтобы не терять хватку, или просто спокойная работа в привычном режиме;
    - Оформление ИП, самозанятость;
    - Регулярный пересмотр ставки;
    - Можешь работать из любого места, где тихо и есть интернет (на территории РФ)

    Присоединяйся к нашей команде, чтобы узнать, что такое по-настоящему человекоцентричный аутстаффинг. Ждём тебя!