Enfint ищет a Senior Data Engineer в ДУБАИ!!! #вакансия #job #vacancy

1. Контакты: @Liz_Kostina
2. Название организации: Enfint
3. Заработная плата: 27 000 - 31 000 дирхамов ОАЭ
4. Место работы: Дубай (В ОФИСЕ ❗️❗️❗️, ПОЛНАЯ ЗАНЯТОСТЬ!!!)

Трудовые обязанности / Стек технологий:
* Собирать и анализировать бизнес- и технические требования
* Проводить исследовательский анализ данных (EDA) для оценки качества и пригодности данных
* Загружать, обрабатывать и преобразовывать крупномасштабные наборы данных
* Проектировать и внедрять высокопроизводительные, безопасные и масштабируемые пайплайны обработки данных
* Применять методы feature engineering (создания и подготовки признаков) для поддержки моделей машинного обучения
* Оптимизировать Spark-задачи и процессы распределённой обработки данных
* Тесно сотрудничать с руководителями Analytics Delivery, Data Scientists и кросс-функциональными командами в Agile-среде
* Эффективно взаимодействовать со стейкхолдерами для обеспечения согласованности и успешной реализации проектов

Требования к сотруднику:
❗️ Свободный английский язык обязателен!!!
❗️ Более 6 лет релевантного опыта в Data Engineering and ML pipeline development
❗️ Python | Apache Spark | Hadoop ecosystem | SQL | Git | Big Data architectures and distributed systems | Agile/Scrum

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:
- Возможность работать с передовыми технологиями в высокоинновационной среде.
- Динамичная и дружелюбная рабочая атмосфера.
- Помощь компании с расходами на переезд (при необходимости).
- Удобная локация в Дубай.
- Медицинская страховка.

Присылайте резюме @Liz_Kostina

🔥 Rust без игрушек: сразу в production

Базовый Rust уже пройден? Тогда пора перестать писать учебные утилиты и начать проектировать настоящие системы.

На Stepik вышел продвинутый курс по Rust для backend- и системных разработчиков.

Внутри: лайфтаймы, variance, type-state, HRTB, trait objects, async-рантаймы, Pin, Waker, futures, unsafe, FFI, lock-free, макросы, no_std, eBPF, io_uring и драйверы Linux на Rust.

Практика не для галочки: REST и gRPC API, axum, tower, sqlx, sea-orm, Kafka, NATS, outbox-паттерн, tracing, OpenTelemetry, fuzzing, CI/CD и канареечный деплой.

Финальный проект - production-ready feed-сервис от доменной модели до релиза.

Сейчас на курс действует скидка 60%, лучшее время, чтобы учиться продвинутым концепциям: https://stepik.org/a/285608/

Компания: Зонтик ☂️
Вакансия: Аналитик данных (финтех)
Локация: строго РФ
Уровень: Middle+/Senior
Вилка: 250-350к гросс по ИП/ТК

Обязанности:
- Анализ имеющегося функционала хранилища данных для целей миграции бизнес-процессов;
- Анализ требований от заказчиков по задачам развития отчетности;
- Разработка функциональных требований;
- Реализация изменений и тестирование на стороне DWH;
- Взаимодействие с внутренними заказчиками, системными аналитиками-экспертами других подразделений;
- Написание технических задач для развития детального и витринного уровней DWH

Требования:
- Опыт от 3-х лет
- Высшее образование
- Опыт работы в Банковской сфере‼️
- Уверенный SQL
- Oracle, Greenplum (опыт участия в командах миграции будет плюсом)
- Data Vault
- Data Lake (будет плюсом)

@NataUIT

#вакансия #аналитик #ЦФТ #миграция #финтех #РКО #депозиты #кредиты #PostgreSQL #банк #удаленка #РФ #Senior

🔎Аналитик ЦФТ-Банк / миграция (Senior)| агентство TopSelection

💰 Ставка: 230-270К руб/мес
📍 РФ / Гражданство РФ
🕒 Фултайм, удалёнка, проект от 3+ мес
📄 Оформление: только ИП
🏦 Заказчик: Финтех

🎯 Что делать:
— Аналитика и сопровождение миграции продуктов в ЦФТ-Банк (PostgreSQL)
— Писать и верифицировать ТЗ / функциональные требования
— Контролировать доработки и дефекты
— Участвовать в тестировании (функциональном, интеграционном, ПСИ)
— Вести миграцию продуктов: РКО, Депозиты, Кредиты
— Работать с бизнесом по выверке и нормализации данных

🔧 Ключевая экспертиза:
— ЦФТ-Банк на уровне структуры таблиц
— Бизнес-процессы: РКО / Депозиты / Кредиты
— Учёт банковских операций, кассовые документы и символы, бюджетные платежи
— Работа с БД (Oracle / PostgreSQL) — запросы
— Интеграции ЦФТ со смежными системами банка

✅ Опыт от 5 лет:
✔️ Анализ и согласование функциональных требований
✔️ Проекты по миграции данных
✔️ Подготовка ТЗ для разработчиков
✔️ Экспертная оценка реализации требований

📩 Отклик в Telegram: @AllaDemHR

#oracle #bpel #вакансия #senior
Senior Oracle / SOA / BPEL Developer
📍 Формат работы:

Удалённо

🏢 О проекте:

Крупный enterprise-проект в сфере финансов/телеком/госсектор (legacy + развитие существующей SOA-архитектуры). Система построена на Oracle SOA Suite и интеграциях между корпоративными системами.

🎯 Обязанности:
Разработка и поддержка BPEL-процессов (Oracle BPEL Process Manager)
Проектирование и реализация интеграционных решений в Oracle SOA Suite
Работа с SOAP/WSDL сервисами, XSD, XML трансформациями (XSLT)
Интеграция различных корпоративных систем (ERP, CRM, биллинг и др.)
Поддержка и развитие существующих интеграционных потоков
Анализ и исправление инцидентов в продуктивной среде
Оптимизация и рефакторинг существующих BPEL процессов
🧠 Требования:
Опыт разработки от 5+ лет в enterprise интеграциях
Отличное знание Oracle BPEL / SOA Suite
Опыт работы с SOAP, WSDL, XML, XSD, XSLT
Понимание архитектуры SOA / ESB
Опыт работы с Oracle Database (PL/SQL — желательно)
Опыт анализа сложных интеграционных сценариев
Умение работать с legacy-системами
➕ Будет плюсом:
Oracle Service Bus (OSB)
Oracle ADF / Forms
Java (для кастомных компонентов)
Опыт в банковских / телеком проектах
💼 Условия:
Долгосрочный проект (enterprise / legacy system support)
Стабильная загрузка
Возможность удалённой работы
Работа в распределённой команде
Конкурентная ставка (обсуждается индивидуально)

📩Контакт для связи: @kirillmorozov_1

⚡️ Вы слышали про Rust. Знаете, что он быстрый, безопасный и что за ним будущее.

Осталось одно: сесть и выучить.

Этот курс со Stepik- кратчайший путь от «знаю что такое Rust» до «пишу на нём».

6 модулей, 50 уроков, 143 теста. Ownership, borrowing, traits, async, Tokio, Axum, макросы, WASM — всё разложено по полочкам и закреплено практикой.
Никакого видео на 40 минут ради одной мысли. Подробный текст, много кода, реальные задачи после каждого урока. На выходе — портфолио из 10+ проектов: от CLI-утилит до REST API с базой данных.

48 часов действует скидка 55 процентов: stepik.org/course/269250

Крупная компания в сфере FMCG ищет Менеджера по развитию цифровых продуктов для проектов продаж!

Ключевые обязанности:
•Проектирование и разработка OLAP-кубов;
•Разработка и поддержка дашбордов в Power BI;
•Построение и оптимизация моделей данных;
•Разработка ETL/ELT процессов;
•Работа с SQL: написание сложных запросов, оптимизация;
•Проектирование структуры баз данных;
•Обеспечение качества и консистентности данных;
•Взаимодействие с бизнесом для сбора требований.

Требования:
•Опыт работы с Power BI (дашборды, DAX, модели) не менее 3х лет;
•Уверенный SQL (joins, window functions,оптимизация);
•Опыт работы с ETL/ELT процессами;
•Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL / MS SQL / др.);
•Опыт построения OLAP-кубов (SSAS / Azure Analysis Services / др.);
•Опыт работы с облаками (Azure / AWS / GCP);
•Проактивность и постоянное саморазвитие.

Условия:
•Официальное оформление;
•График работы 5/2 с 9:00 до 18:00 (гибридный формат работы);
•Стабильная белая заработная плата, ежегодное повышение заработной платы по результатам работы;
•Добровольное медицинское страхование и страхование жизни (ДМС);
•Корпоративное обучение, возможности профессионального и карьерного роста.

Контакты:
Если вакансия вас заинтересовала, пишите в тг: @kristinaVtn

🚀 Ты всё ещё называешь обёртку над ChatGPT «AI-продуктом»?

Пока ты пишешь промпты - рынок уже ушёл дальше.

Сейчас выигрывают не те, кто умеет красиво формулировать запросы, а те, кто строит агентные системы:
- принимают решения сами
- ходят в API
- работают с Postgres и Redis
- управляют браузером через Playwright
- доводят задачи до результата без человека

И вот правда, о которой мало говорят:

90% таких систем умирают между ноутбуком и продом.

Работает локально. Ломается в реальности.
Нет архитектуры. Нет устойчивости. Нет деплоя.

AI Agents Engineering - курс со Stepik, который закрывает этот разрыв.

- LangGraph, AutoGen, Computer Use
- архитектура агентов, а не «скрипты на коленке»
- LLMOps, логирование, стабильность
- деплой в Docker и работа в проде

8 модулей, 120+ шагов, всё через практику.

На выходе не «сертификат ради галочки», а:
- рабочий production-агент
- понимание, как строить такие системы с нуля
- навыки, за которые уже платят

Сейчас самое окно входа.
Через полгода это станет базой, а не преимуществом.

Скидка 55% действует ещё 48 часов: https://stepik.org/a/276971/

#вакансия

Руководитель центра ML инжиниринга в Газпромнефть-Региональные продажи.

Ключевая задача:
Техническое лидерство и управление жизненным циклом решений, решение ключевых бизнес-задач, стратегическое взаимодействие
Основные обязанности:
Руководить командой MLE-инженеров на всех этапах реализации проектов: от формулировки гипотез и исследований (PoC) до разработки, промышленного внедрения (production deployment), мониторинга и поддержки ML-решений.
Обеспечивать высокое качество архитектуры, кода и моделируемых решений (MLOps практики).
Применять методы машинного обучения для решения широкого спектра задач: от временных рядов и анализа текстов (NLP, LLM) до оптимизации бизнес-процессов (например, складская логистика).
Проектировать и внедрять высоконагруженные микросервисные архитектуры для ML систем.
Тесно взаимодействовать с бизнес-заказчиками для глубокого понимания задач, формирования требований и управления ожиданиями.
Эффективно координировать работу со смежными командами (BI, DWH/Data Lake, Data Quality, DevOps) для обеспечения сквозной реализации проектов и качества данных.
Развитие Команды & Экспертизы:Наставлять членов команды (менторинг), повышая их техническую экспертизу в ML-инжиниринге и качество инженерных решений.
Активно участвовать в генерации новых идей, выявлять возможности для роста бизнеса через применение машинного обучения и предлагать технологические решения.

Какого кандидата мы ищем:
Высшее образование в области Computer Science, Прикладной Математики или смежных технических дисциплинах
Солидный опыт разработки (более 3х лет) и внедрения промышленных систем с применением алгоритмов машинного обучения, успешный опыт вывода ML-проектов в продакшн
Руководящий опыт в сфере ML, data science, AI от 1,5 лет (в подчинении более 4х сотрудников)
Опыт работы с платформами контейнеризации (Docker/Kubernetes) и CI/CD пайплайнами, знание Git workflow
Опыт работы с системами очередей (AMQP/RabbitMQ), кэширования (Redis) и распределенными вычислениями
Практическое знание и применение принципов MLOps: тестирование моделей/сервисов, логирование, мониторинг, версионирование данных и кода (MLFlow/DVC/ClearML)
Продвинутое знание Python для ML/DS задач, знание классических методов ML, фреймворков и библиотек
Практическое применение LLM и архитектур типа RAG
Понимание и опыт применения методов оптимизации (знание GAMS/CPLEX или аналогичных инструментов - сильное преимущество)
Уверенная работа с SQL, опыт с BigData технологиями (Hadoop/Hive или аналоги)
Преимуществом при отборе будет
Опыт работы в доменных областях: ритейл / e-commerce, логистика, производство, управление технологическими процессами

Условия работы
Место работы: г. Санкт-Петербург, Виленский пер
График работы: 5/2, 09:00 - 18:00, пт. до 16:45.
Гибридный формат работы - офис 5 р/мес
Трудоустройство по ТК РФ

Размер оклада обсуждается с успешным кандидатом
Годовое премирование по итогам общих достижений и индивидуального результата
Социальный пакет

@Ritttka1

LADA Цифра — дочерняя IT-компания АО «АВТОВАЗ» и АО «Лада-Имидж», которая охватывает комплексную сеть поставки автокомпонентов, распределительных центров, оптовых операторов, розничных магазинов и онлайн-сервисов.

Мы приглашаем руководителя отдела аналитики, готового сочетать управленческие задачи с  участием в аналитической работе.

Формат работы: гибрид, Москва
Оформление: белое, по ТК

Ключевые задачи:

1. Управление командой:
— Руководство группой аналитиков (продуктовая, коммерческая, маркетинговая, контент-аналитика).
— Адаптация, развитие и мотивация сотрудников.
— Проведение регулярных 1-на-1 встреч, определение карьерных траекторий и зон роста.

2. Взаимодействие с бизнесом:
— Регулярный сбор ожиданий от стейкхолдеров (продуктовые команды, маркетинг, топ-менеджмент) и трансформация их в задачи отдела.
— Выстраивание прозрачных процессов коммуникации: сбор требований, управление ожиданиями, понятное объяснение сложных аналитических концепций.

3. Стратегия и планирование:
— Квартальное планирование: декомпозиция целей компании в задачи отдела аналитики, постановка OKR/KPI.
— Обеспечение достижения квартальных целей и контроль качества результатов.
— Балансировка приоритетов между бизнес-запросами, развитием инфраструктуры данных и продуктовыми экспериментами.

4. Операционная деятельность:
— Координация изменений в системах, связанных с блоком работы с данными.
— Организация процесса A/B-тестирования и сложных аналитических инициатив.
— Проведение бизнес-исследований, курирование или личное участие в глубоких исследованиях ключевых метрик, поиск точек роста продукта.

Требования к кандидату:
— Опыт управления командой аналитиков (от 3 человек).
— Опыт работы продуктовым или маркетинговым аналитиком не менее 3 лет.
— Сильная техническая экспертиза: SQL, Python, понимание статистики, знание принципов A/B-тестирования (для полноценного общения с командой и возможности оперативной помощи).
— Умение выстраивать процессы коммуникации с бизнесом.
— Желателен опыт работы с Apache Superset.
— Готовность решать задачи различных типов — от поддержки BI-отчетности до сложных исследований.
— Высшее образование.

Условия работы и компенсации:

🏠 IT-ипотека.
💊 Программа ДМС.
🍽 Компенсация питания.
💻 Предоставление корпоративной техники.

Контакты для отклика:
Направьте резюме: Tg: @YakimenkoDVHR, почта: dmitriy.yakimenko@ladadigit.io
Тема письма: «Руководитель отдела аналитики».

Ищем Azure Databricks Data Engineer #vacancy #вакансия #remote

Полностью удаленный формат (кроме РФ, РБ и Украины)

Key Responsibilities:
• Разработка и поддержка data pipelines в Azure Databricks
• Построение и оптимизация ETL/ELT процессов для обработки больших объемов данных
• Проектирование и развитие решений в рамках Lakehouse architecture
• Оптимизация производительности обработки данных
• Интеграция с сервисами Microsoft Azure (Data Lake, Synapse и др.)

Requirements:
• 2–5+ лет опыта в роли Data Engineer
• Практический опыт работы с Azure Databricks обязателен
• Уверенное знание Python / PySpark
• Опыт работы с Data Lake и большими данными
• Понимание принципов Lakehouse architecture
• Опыт работы в облаке Microsoft Azure

Отправляй резюме @Liz_Kostina

#вакансия #работа #аналитик #AI #ИИ #удалённо #Senior #БА #CА #Россия #РФ

Аналитик AI-агентов Ставка: 2361 рублей в час Формат работы: Удаленно из РФ (UTC +3), полная занятость Компания: Omega Solutions Проект: Финтех
Обязательные требования
- Опыт работы в роли аналитика с 2022 г. по настоящее время в проектах по разработке и/или модификации AI агентов;
- Опыт постановки задач на реализацию AI-агентов;
- Понимание какие бизнес-задачи стоит решать с испольованием AI, а какие не эффективно (и для них лучше традиционный подход к разработке ПО);
- Понимание архитектуры устройства AI-агентов, компонентов, интеграций;
- Опыт использования zerocode/lowcode фреймворков для разработки AI-агентов;
- Опыт использования zerocode/lowcode фреймворков для разработки чат-ботов (с применением AI);
- Опыт командной разработки с использованием программных продуктов Confluence, Jira, Git, Jenkins;
- Опыт работы, как в каскадных (waterfall), так и в гибких методологиях (Agile и/или Scrum) разработки;
- Опыт работы на проектах по разработке и/или модификации и/или внедрению систем для компаний участников финансового рынка или банков не менее 2-х лет.

Задачи: Анализ бизнес-процессов и определение целесообразности применения AI-агентов, постановка задач на их разработку.
Проектирование логики работы AI-агентов и чат-ботов, настройка сценариев, интеграций и маршрутизации запросов.
Подготовка документации, ведение задач в Jira/Confluence, контроль качества, тестирование и приемка решений.
Работа в Agile/Scrum и Waterfall, взаимодействие с командой разработки и участниками финансовых проектов.

Условия:
Оформление по ИП
Дружелюбная атмосфера внутри компании
Развитие через реальные задачи, а не формальные курсы
Возможность предлагать идеи и видеть, как они внедряются
Гибкий график работы и возможность удаленной работы
Оплата за фактически отработанное время
Участие в интересных проектах  без лишнего микроменеджмента

Контакт: @TatiSolar Стань тимлидом для AI-агентов: они выполняют задачи, а ты — собираешь аналитику и кайфуешь

#вакансия #аналитикданных
🔎 Аналитик данных

Специализация: Data Analyst
Уровень: middle
Формат: проектная работа (part-time), удаленно

Компания: Wollmer (бытовая техника, 1+ млрд выручки)
Локация: Санкт-Петербург 🏠 (плюс, но не обязательно)
Зарплата: обсуждается под проект (ориентир — до 200 000 ₽/мес)

О вакансии:
В компании нет единой системы аналитики. Данные разбросаны по МойСклад, CRM, Битрикс24 и Excel-таблицам. Результат: out-of-stock по ключевым товарам, перетаренные склады, закупки не синхронизированы с продажами.

Нужен человек, который наведет порядок в цифрах и построит работающую систему.

Обязанности (первый проект 1–2 месяца):
• объединить данные из разных источников (МойСклад, CRM, Битрикс24) в единую модель
• построить прогноз продаж по каждому SKU с учетом сезонности и трендов 📈
• рассчитать план закупок на основе прогноза и оптимальные остатки на складе
• еженедельно сверять план-факт, корректировать модель
• подготовить дашборды для мониторинга ключевых метрик
• далее — расширение на аналитику маркетинга, логистики и другие задачи

Требования:
✅ 2+ года коммерческого опыта в аналитике данных
✅ SQL (PostgreSQL) — уверенно 💾
✅ Python (pandas, numpy, sklearn) — для прогнозов и обработки
✅ опыт построения моделей прогнозирования (временные ряды, ML) 🤖
✅ умеешь выстраивать систему с нуля, а не просто делать отчеты

Будет плюсом:
• BI (DataLens, PowerBI, Tableau) 📊
• опыт в e-commerce / supply chain / прогнозах спроса
• работа с API или умение поставить задачу разработчику
• опыт работы в МойСклад
• если ты из Санкт-Петербурга — сможем иногда встречаться лично 🤝

Условия:
🔹 Проектная работа, part-time (сам определяешь график) ⏱️
🔹 Удаленно
🔹 Я (Ирина) — твой заказчик и «внедрятель», ты — архитектор системы
🔹 По мере роста задач — расширение проектов, возможен переход в штат

#Python #SQL #прогнозирование #ML #временныеряды #BI #PowerBI #DataLens #Tableau #управлениетоварнымизапасами #SOP #ecommerce #supplychain #МойСклад #PostgreSQL

Контакты: @annaguzh (Telegram)

#hiring #dataengineer #seniordataengineer #edtech #sql #python #clickhouse #postgresql #datalake #dwh

Senior Data Engineer | EdTech | Remote

Тип занятости: full-time
Уровень: Senior
Страна: РФ
ЗП: готовы обсуждать в зависимости от опыта
Локация: #remote

Ищем Senior Data Engineer в команду, которая развивает аналитическую платформу и data-инфраструктуру в сфере детского EdTech.
Здесь данные - это основа для аналитики, отчетности и продуктов для бизнеса.
В стеке: корпоративное DWH, Data Lake, Big Data, BI и автоматизация процессов.
Что делать:
— работать с большими объёмами данных для аналитики и отчетности;
— развивать и оптимизировать ETL/ELT-процессы и data pipelines;
— переводить бизнес-требования в технические спецификации;
— проектировать слои данных: staging, ODS, факты, измерения;
— улучшать качество данных: consistency, completeness, accuracy;
— настраивать мониторинг data quality и процессов;
— подготовка отчетов, дашбордов и визуализаций
Что важно:
— опыт работы с данными от 4-6 лет;
— сильный SQL и опыт оптимизации запросов;
— продвинутые навыки с PostgreSQL и ClickHouse;
— Python для анализа данных и автоматизации ETL;
— опыт с Spark / Hive / Hadoop / Databricks или Data Lake / Lakehouse;
— знание Airflow, dbt;
— понимание архитектуры DWH и жизненного цикла данных;
— опыт работы с Power BI / Tableau / DataLens;
— умение общаться и с бизнесом, и с технической командой.
Плюсом будет:
— опыт с Snowflake / BigQuery / Redshift;
— понимание data governance;
— участие в проектировании архитектуры аналитических платформ;
— менторство.
Контакт: 📩 @hello_techrecruiter

🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты?

Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.

Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.

Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.

🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов

👉 Начать учиться на Stepik

Привет, опубликуйте пожалуйста вакансию ,на удалёнку в Узбекистане, будем делать продукт на миллионы пользователей
# Data Engineer

Ищем на удалёнку в Ташкент DE(MLE тоже нужен),
который поможет построить современную **Lakehouse/Data Platform**: от ingestion/CDC и пайплайнов обработки до витрин,
качества данных и наблюдаемости.



## Чем предстоит заниматься

- Разрабатывать ingestion/CDC пайплайны (Debezium/Flink CDC) и доводить их до production-качества: ретраи, дедупликация, DLQ, мониторинг lag’ов.
- Строить batch-пайплайны на Spark и выкладывать данные в Iceberg (Bronze/Silver/Gold), поддерживать schema evolution  бороться с мелкими файлами
- Разрабатывать и поддерживать трансформации в dbt: staging/intermediate/marts, инкрементальные модели, тесты, документация и lineage.
- Оптимизировать запросы/витрины под Trino (партиционирование, статистики, cost-based оптимизации), при необходимости — выносить агрегаты.
- Прорабатывать модель данных и контракты с продуктами (Clickstream / Search / RecSys) и прикладными командами.
- Встраивать качество, каталогизацию и доступы: DataHub, правила OPA, ожидания Great Expectations.
- Участвовать в эксплуатации: алерты, метрики, SLO/SLA, разбор инцидентов, runbooks.

## Требования

- Сильный Python
- Опыт со Spark (PySpark; Scala/Java — большой плюс).
- Понимание lakehouse подхода и работы табличных форматов
- Опыт с Kafka, понимание CDC.
- Практика Airflow и/или dbt в реальных проектах.
- Умение думать про надежность: идемпотентность, exactly-once/at-least-once, обработка ошибок, backfill.
- Опыт с Trino/Presto, настройкой и оптимизацией аналитических запросов.
- Опыт со Flink/Spark (stream processing, event time, state, checkpoints).
- Понимание DataHub/lineage и Data Quality фреймворков.
- Опыт Kubernetes/Helm и взаимодействия с DevOps.

## Cтек

- **Storage **: S3 + **Apache Iceberg**
- **Batch processing**: Spark/Trino/Flink
- **Streaming**: **Apache Kafka** + **Apache Flink**  +  **Apache Spark**
- **CDC/ingestion**: **Debezium**, **Flink CDC**
- **Orchestration**: **Apache Airflow** (Kubernetes Executor)
- **Transformations / marts**: **dbt Core**
- **Query layer**: **Trino**
- **Data Quality**: dbt tests, **Great Expectations**
- **Infra**: **Kubernetes**, Helm, ArgoCD, облако


Если интересно, резюме можно направить -@dadatum

#вакансия #vacancy #de #dataengineer #spark #hadoop #dwh #etl #nrt #clickhouse #cicd #fulltime #офис

Вакансия: Data Engineer
Компания: Сбербанк
Формат: офисный
Оформление: ТК
Локация: Оружейный перулок, 41 (м. Маяковская)

Всем привет! Мы ищем DE в команду, которая занимается построением сквозной аналитики для маркетинга B2B и B2C. Наш продукт - это единая платформа сбора, обработки, хранения и монетизации маркетинговых данных по всему пути пользователя от показа рекламных сообщений до продажи продуктов B2B и B2C

Чем предстоит заниматься
• Проектировать и разрабатывать аналитические витрины данных на базе DWH
• Участвовать в построении и развитии архитектуры DWH: схемы, производительность, интеграции
• Мониторить, оптимизировать и масштабировать пайплайны данных
• Создавать ETL/ELT-процессы на Apache Airflow, Apache NiFi и собственном ETL-продукте компании, включая NR
• Разрабатывать сервисы на Python (Pandas, NumPy, REST API, FastAPI)

Обязательно нужно владеть
• PySpark/Hadoop: ETL, трансформации, Spark SQL для распределённой обработки
• SQL (классика - оконные функции, табличные выражения, процедуры, транзакции и оптимизация)
• Python - стандартный набор для работы с данными (Pandas/numpy), для сервисов - REST API/SQLAlchemy/FastAPI/Flask

Будет большим плюсом
• Aifrlow/NiFi - для оркестрации пайплайнов
• Bash скрипты, Git, CI/CD, контейнеризация, автоматизация релизов
• Протоколы, принципы NRT разработки: HTTP/REST, Kafka для стриминга
• Clickhouse/PostgreSQL: индексы, партиционирование, понимание работы баз под капотом
• Большим плюсом будет знание dbt, S3, Prometheus/Grafana/Kibana

Плюшки от компании
• Аккредитованная IT-компания - для тех, у кого IT-ипотека, также есть возможность получения IT-отсрочки
• Ежегодная премия
• ДМС с первого месяца
• Корпоративное обучение на внутренних и внешних ресурсах

Почему у нас классно
• Ты видишь результат своей работы, потому что он напрямую влияет на работу маркетинга
• Можно хорошо прокачаться как специалист, потому что есть куча разнообразных задач - ты не будешь конвейером витрин
• В офисной столовой вкусно кормят и есть недорогой кофе
• В офисе есть спортзал, в котором не отключают горячую воду летом

Резюме слать @KapralMark

#Senior #Data #Engineer #ITJobs #Вакансия #Vacancy

Senior Data Engineer - US startup

Format: Fully remote
Location: Anywhere
Engagement: B2B contract (long-term), full-time
Compensation range: $5,000–$8,000 / month

Timezone: CET-focused (comfortable working aligned with CET)

Тo specific requirements for the data stack

We’re building the data foundation from scratch, so the stack isn’t locked yet
What matters: you understand both batch + streaming, know when to use each, and can make solid architecture trade-offs.

Core requirements:

— Full proficiency in English;
— 5+ years as a Data Engineer building production-grade systems;
— Strong end-to-end ownership: architecture → ingestion → processing → analytics-ready datasets;
— Deep understanding of data modeling and scalable processing systems;
— Hands-on with batch and/or streaming pipelines;
— Experience with semi-structured/unstructured data (events, APIs, external platforms);
— Data quality checks, monitoring, alerting, and reliability practices;
— Comfortable operating production systems in cloud environments (GCP).

Nice-to-have
— Experience with web scrapers / scraping pipelines;
— Golang (Go) experience;

You’ll do:
— Build end-to-end data processing systems from scratch to ingest and analyze social media data at scale;
— Own the data architecture and technical direction across the full pipeline;
— Build robust batch + streaming pipelines for high-volume, noisy, evolving sources;
— Establish best practices for testing, monitoring, quality, and reliability;
— Lay the groundwork for advanced analytics use cases;
— Mentor others and raise the overall data engineering bar.

TG to reach out: @pyanzinpsyspb

Data Engineer

Ищем в Ташкент DE(MLE тоже нужен),
который поможет построить современную Lakehouse/Data Platform: от ingestion/CDC и пайплайнов обработки до витрин,
качества данных и наблюдаемости.



## Чем предстоит заниматься

- Разрабатывать ingestion/CDC пайплайны (Debezium/Flink CDC) и доводить их до production-качества: ретраи, дедупликация, DLQ, мониторинг lag’ов.
- Строить batch-пайплайны на Spark и выкладывать данные в Iceberg (Bronze/Silver/Gold), поддерживать schema evolution бороться с мелкими файлами
- Разрабатывать и поддерживать трансформации в dbt: staging/intermediate/marts, инкрементальные модели, тесты, документация и lineage.
- Оптимизировать запросы/витрины под Trino (партиционирование, статистики, cost-based оптимизации), при необходимости — выносить агрегаты.
- Прорабатывать модель данных и контракты с продуктами (Clickstream / Search / RecSys) и прикладными командами.
- Встраивать качество, каталогизацию и доступы: DataHub, правила OPA, ожидания Great Expectations.
- Участвовать в эксплуатации: алерты, метрики, SLO/SLA, разбор инцидентов, runbooks.

## Требования

- Сильный Python
- Опыт со Spark (PySpark; Scala/Java — большой плюс).
- Понимание lakehouse подхода и работы табличных форматов
- Опыт с Kafka, понимание CDC.
- Практика Airflow и/или dbt в реальных проектах.
- Умение думать про надежность: идемпотентность, exactly-once/at-least-once, обработка ошибок, backfill.
- Опыт с Trino/Presto, настройкой и оптимизацией аналитических запросов.
- Опыт со Flink/Spark (stream processing, event time, state, checkpoints).
- Понимание DataHub/lineage и Data Quality фреймворков.
- Опыт Kubernetes/Helm и взаимодействия с DevOps.

## Cтек

- Storage : S3 + Apache Iceberg
- Batch processing: Spark/Trino/Flink
- Streaming: Apache Kafka + Apache Flink + Apache Spark
- CDC/ingestion: Debezium, Flink CDC
- Orchestration: Apache Airflow (Kubernetes Executor)
- Transformations / marts: dbt Core
- Query layer: Trino
- Data Quality: dbt tests, Great Expectations
- Infra: Kubernetes, Helm, ArgoCD, облако
Если интересно, резюме можно направить -@dadatum

🚀 Вакансия: Продуктовый аналитик (Middle)
🏢 Компания: Озон (Ozon.Tech)
🌎 Локация: 🇷🇺 Россия
🕕 Часовой пояс: Москва
💼 Формат работы: гибрид, удаленка (не желательно, но можно)

💰 Зарплата: по договоренности
📊 Отрасли: e-commerce

🎯 Требования:
- Опыт продуктовой аналитики от года
- Знание SQL и Python
- Умение обосновать свои результаты
- AirFlow, Spark, Hadoop, Clickhouse, Vertica будет плюсом. Если не знаете - научим

✅ Рабочие задачи:
- Строить чартики
- Довольно много ETL
- Продуктовые исследования
- Не будет АБ тестов
- Нужно будет часто взаимодействовать с заказчиками (продактами)
- Основной проект будет Доставляемость push и СМС. За подробностями можно в лс

📌 Условия:
- ДМС со стоматологией
- 3 месяца испыталка
- Хорошая команда
- Оформление только по ТК

📩 Контакты:
@arseny_sal tg

#SQL #Python #ECommerce #Middle #Гибрид #Удаленка #Офис #ДМС