Data Engineer

Задачи: — вести сбор требований с бизнес‑стейкхолдерами — проектировать модели данных по паттернам medallion‑архитектуры (bronze/silver/gold) — строить и оптимизировать ETL/ELT‑пайплайны с dbt — настраивать проверки качества данных (Great Expectations) — оптимизировать Spark‑джобы под SLA — диагностировать проблемы в многосистемных пайплайнах — поддерживать документацию и runbook’и Требования: — от 5 лет опыта в Data Engineering — продвинутое владение Python, Spark и SQL — опыт работы с AWS и Databricks — знание Kafka и инструментов современного Data‑стека (dbt, Airflow или аналогов) — понимание dimensional‑моделирования (star/snowflake‑схемы) — понимание принципов проектирования хранилищ данных и архитектур (lambda, kappa, lakehouse) — умение структурировать задачи для работы с ИИ‑ассистентами — знание топологий систем — уровень английского — Intermediate и выше.