Дата-инженер вакансии

Dive into complex systems and manual workflows to develop an understanding of our tools and constraints. Thoughtfully design and maintain clean, scalable, production-grade dbt models (e.g., ARR, revenue recognition).

-Проектирование и сопровождение БД: разработка и поддержка объектов базы данных (таблицы, представления, индексы, хранимые процедуры) в среде Greenplum. -Разработка витрин данных: проектирование и расчет показателей для витрин данных под бизнес-задачи с использованием SQL.

Компания Aston приглашает на позицию Дата инженер (ученик) с последующим трудоустройством. Задачи: — пройти онлайн-интенсив длительностью 1 месяц, изучая теорию и выполняя практические задания; — совмещать обучение с работой; — после успешного окончания интенсива зачисление на стажировку в Лабораторию ASTON; — обучение на стажировке 3-4 месяца, 5 дней в неделю с 9:00 до 18:00 с перерывом на обед; — изучение теории с еженедельными проверками; — практика на учебных проектах под руководством опытного технического руководителя; — подготовка к собеседованию и самопрезентации; — посещение офиса обязательно для кандидатов, где есть офис компании; — для кандидатов из городов без офиса обучение возможно удаленно; — после старта на коммерческом проекте формат работы гибридный (3 дня в офисе ASTON, 2 дня удаленно) до уровня М2, затем полное посещение офиса заказчика; — возможны командировки в Санкт-Петербург или Москву. Требования: — законченное высшее или среднее специальное профильное образование; — готовность пройти стажировку в компании ASTON. Условия: — выплата стипендии во время обучения; — официальное трудоустройство; — доступ к корпоративной программе обучения; — регулярный пересмотр и повышение зарплаты после выхода на проект; — гарантированный финансовый бонус при старте на коммерческом проекте; — офис в центре города, корпоративные мероприятия, частичная компенсация спортивных абонементов. Требуемые навыки: визуализация, математическая статистика, NoSQL, Apache Hadoop, Greenplum, базы данных, Agile, Python, SQL.

Разработка и поддержка пайплайнов. – Проектирование ETL/ELT-процессов для переноса данных из PostgreSQL и других источников в ClickHouse.

Компания TWINBY разрабатывает современное мобильное приложение для знакомств, которое соединяет пользователей, ориентируясь не на внешность или случайные фотографии, а на их психологическую совместимость. Вакансия предполагает удалённую работу в роли Data Engineer, где специалист будет заниматься обработкой и анализом данных, необходимым для функционирования сервиса.

– Разработка, создание и поддержка надежных конвейеров обработки данных и процессов ETL/ELT для поддержки различных источников данных, включая структурированные и неструктурированные данные, с обеспечением высокого качества и целостности данных. Хороший опыт работы с Databricks.

Location: Paris, France Workplace: Hybrid HEALTH CAN’T WAIT. Not for symptoms to get worse. Not for a six‑month appointment. Not for a system to catch up. But that’s exactly how healthcare works today. You wait, until you can’t. Alan exists to end the wait. Health is a universal right, and we believe this right can only become real when it’s coupled with prevention. We need to stop treating health as something we repair and start treating it as something we build, every day. It’s not solely a question of willpower. It’s the healthcare system itself that needs to work for everyone, in a sustainable way. So we are building the new standard in prevention insurance. Alan is the first company that integrates insurance, prevention, and care into a single, acclaimed user experience. We are on an incredible journey to build a global leading company, with a unique culture https://alan.com/en/careers. We already partner with 40K+ companies of all sizes, serving more than 1M+ members, and have reached €800M+ in ARR. Prevention as the new norm. That's what we're building with our team of 1000+ people. If it speaks to you: we're hiring across France, Spain, Belgium, and Canada. And beyond. ⭐️ THE DATA FOUNDATIONS TEAM ⭐ At Alan, every decision we make about our members' care, contracts and claims is a data decision. The Data Foundations team builds the platform that makes those decisions possible in a safe way. - Being part of the Data Foundations team means you’ll build, maintain, and improve the Data Platform used by everyone at Alan. - We enable Alan’s data-driven nature and help our colleagues make the most of their data. - Partner closely with people across Alan (technical and non-technical) to understand their needs and build data solutions they can trust and use effectively. - We own and manage all data-related tools that power Alan. - AI is changing the way companies work with data: agents are becoming first-class users of our data warehouse. It opens a world of new usage and exciting features, as well as concerns around security, data quality and governance. We are building the foundations that allow Alan to make the most of this exciting new paradigm. - Alan is expanding quickly: we went from 4 to 6 countries this year and we won’t stop there. Our objective is to onboard new countries in weeks, not months. Having strong data foundations is a cornerstone of that expansion, allowing our teams to make sense of a patchwork of insurance systems, regulations and reporting rules. - Examples of our missions: - improve the developer experience when building and maintaining data pipelines, - enable reliable and secure access to our data warehouse for Alaners and AI agents, - strengthen security and governance around our data assets, - define and implement standard data practices across Alan, - maintain and evolve our core data infrastructure to accommodate Alan's international expansion and growing product breadth… - Our core tools include Python, Airflow, Snowflake, AWS/GCP, Metabase, Terraform, dbt, and others. - Who you'll work with: Data Foundations is a small, high-leverage team inside the Tech Foundations area, whose mission is to enable product crews through world-class infrastructure, developer experience, operational excellence, and built-in security. You'd be joining as one of its core engineers, working daily with the whole Data community at Alan. 🎯 EXPECTED SKILLS AND ABILITIES You would thrive at Alan if most of this sounds like you: - Passionate about owning ambitious problems and developing simple solutions for them. - 3+ years of experience demonstrating impact in Data positions. We welcome candidates from early-career to highly experienced profiles. You may already have strong expertise in Data Engineering, or be an experienced data or software engineer looking to deepen your specialization in this area. - Experience building and operating production data infrastructure: orchestration (Airflow or similar), a cloud data warehouse, infrastructure as code. - Experience designing systems, tools or libraries used by other engineers, scientists or analysts. - Proficient in Python and SQL. Setting a high standard of rigor and precision for yourself, interested in your craft. - Curious about AI and eager to use it thoughtfully to increase your impact. - Great listening and communication skills. - Humble, kind, collaborative, and still willing to grow (no matter your seniority!). - Fluent and clear in English, both oral and written (no need to speak French!). For this role, we are looking to hire within the C0-E level range https://alan.com/en/careers/a/salary-equity. ⚙️ IMPORTANT NOTE: WE HIRE PEOPLE, NOT ROLES. If you're excited about this opportunity but don't check every box, we'd love to hear from you. Everyone, no matter how underrepresented, should feel free to apply, as it can only bring learning or success. If you identify yourself as a woman: Did you know that research shows women often apply only when meeting 100% of requirements? Remember, this is just a guide, not a checklist. We'll be thrilled to receive your application! 🔖 Check out our About Alan https://alan.com/about and Career https://alan.com/careers pages, as well as our Medium https://medium.com/alan, blog https://blog.alan.com/ and Glassdoor page https://www.glassdoor.com/Overview/Working-at-Alan-EI_IE1696043.11,15.htm for more info. YOU WANT TO KNOW MORE ABOUT ALAN? - 🙌 Perks & Benefits https://alan.com/en/careers/a/salary-equity: Alaners are provided with a stimulating environment and perks ensuring they are happy, efficient and spend only high-quality time with co-workers. - 🤘 A strong culture https://alan.com/en/about/a/leadership-principles: People joining Alan are often surprised and delighted by our innovative working method. We have a set of cultural values that guide our approach to work 🔄 A quick note about the process Note: While you're applying for a specific area, you may join a different engineering team based on where we think you'll have the most impact. Check out descriptions of other areas here https://www.notion.so/Software-Engineering-Areas-Alan-2c61426e8be7805bacd2cdbc08c32640?pvs=21. #LI-DNP

Требования: — Опыт миграции ETL-систем (желательно с Oracle/Informatica на Apache стек) — Глубокий SQL: оконные функции, сложные джойны, иерархические запросы — Оптимизация SQL для highload (партиционирование, индексы, explain plans) — Oracle (PL/SQL) и PostgreSQL — Greenplum и/или Clickhouse — Проектирование архитектур на Apache Spark (PySpark), NiFi, Airflow — Hadoop (HDFS) и Hive — Мониторинг ETL: Grafana/Prometheus или Victoria Metrics — Опыт работы с биллинговыми системами (желательно телеком-домен) Преимущества: — Потоковая обработка: Kafka Streams / Spark Streaming — Informatica PowerCenter (понимание мигрируемой системы) — Бинарные форматы хранения в Hadoop — Различия: Hive vs Impala, Greenplum vs PostgreSQL, Clickhouse vs PostgreSQL — Patroni для кластеризации PostgreSQL/Greenplum — S3-хранилища — КриптоПро или защищенные каналы передачи данных Задачи: — Миграция ETL-системы телеком-оператора с Oracle/Informatica на Apache стек (S3, Airflow, NiFi, Kafka, Greenplum) — Перенос бизнес-логики из Informatica в высокопроизводительный SQL-код — Написание и оптимизация SQL для витрин данных и ETL-процессов — Разработка DAG-ов в Airflow — Настройка пайплайнов в NiFi (источники: Oracle, PostgreSQL; приемники: S3, файловые архивы) — Разработка Spark-джобов (PySpark) для больших объемов — Интеграция с Kafka для потоковой передачи — Настройка мониторинга (Grafana/Prometheus) и отслеживание метрик — Разбор инцидентов по качеству данных и ошибкам загрузки — Code review

Ищем сильного Data-инженера для прототипирования корпоративных AI-ассистентов. Это роль на стыке классического DE и AI: нужно не просто строить пайплайны, но и готовить контекст для LLM, оценивать качество RAG и бороться с галлюцинациями.

-Design, build, and maintain data infrastructure and pipelines spanning both batch and real-time / streaming workloads, contributing to architectural decisions along the way. -Build and maintain scalable, efficient, and reliable ETL/ELT pipelines using languages and frameworks such as Python, SQL, Spark, Flink, Beam, or equivalents.

В компании Aston открыта вакансия Data Engineer с возможностью удалённой работы и полной занятостью. Основные обязанности включают выполнение полного цикла задач — от сбора требований до внедрения решений в продакшен. Кандидату предстоит разрабатывать и совершенствовать витрины данных, автоматизировать процессы с помощью оркестраторов, оптимизировать алгоритмы расчёта показателей и код, а также анализировать качество данных. В задачи также входит создание дата-продуктов и визуализаций, тестирование функционала и его передача заказчику, а также подготовка Adhoc-выгрузок по запросам. Требуется опыт работы на позиции Data Engineer не менее трёх лет, уверенное владение SQL (Oracle, Postgres, GreenPlum), технологиями Hadoop (HDFS, Hive, Impala), а также продвинутые знания PySpark с навыками оптимизации кода. Необходимы знания инструментов обработки и трансформации данных, таких как PySpark и Apache Airflow, а также теории баз данных. Важны умения структурировать и анализировать информацию, понимание основ банковской деятельности и принципов работы моделей Data Science.

Задачи: — Проектировать и разрабатывать масштабируемые ETL/ELT-процессы для загрузки и трансформации данных в корпоративное хранилище (DWH) на базе стека Oracle; — Писать и оптимизировать сложные запросы SQL и хранимые процедуры PL/SQL; — Участвовать в проектировании моделей данных (Data Vault, Star/Snowflake schema) совместно с архитекторами и аналитиками; — Обеспечивать качество данных (Data Quality), мониторить пайплайны и оперативно устранять инциденты; — Взаимодействовать с командами Data Science и BI-аналитиками для предоставления витрин данных. Требования: — Опыт работы в роли Data Engineer / ETL Developer / Oracle Developer от 3-х до 5 лет; — Глубокое знание экосистемы Oracle; — Отличное знание SQL и PL/SQL (умение писать и оптимизировать сложный код); — Понимание принципов построения хранилищ данных (DWH) и моделей данных; — Английский язык на уровне Upper-Intermediate (B2) и выше (рабочий язык в международной команде и для общения с заказчиком); — Готовность к релокации в г. Маскат, Оман и работе в офисе. Условия: — Локация: г. Маскат, Оман (офисный формат работы); — Длительность проекта: 7 месяцев; — Полное сопровождение релокации со стороны компании: оформление рабочей визы, медицинская страховка, оплачиваемый перелет и помощь с организацией переезда.

Задачи: — Проектировать, разрабатывать и оптимизировать графы знаний на базе Neo4j. — Разрабатывать решения Graph-RAG для задач поиска, извлечения информации и использования AI. — Проектировать модели графовых данных, связи между сущностями и общие модели данных. — Создавать и автоматизировать пайплайны для загрузки, трансформации и обработки данных. — Работать со структурированными и неструктурированными наборами данных, включая профилирование, сбор данных, валидацию и проверки качества. — Разрабатывать масштабируемые потоки обработки данных с использованием AWS-сервисов. — Работать с потоковыми данными и обработкой на базе Kafka. — Участвовать в развитии архитектуры, управляемой метаданными, каталогов данных и принципов Data Fabric. — Участвовать в автоматизации data pipelines и разработке пайплайнов на базе AI-агентов. Требования: — Сильный практический опыт работы с Neo4j, включая моделирование графовых данных и оптимизацию запросов. — Практический опыт проектирования и реализации решений Graph-RAG. — Сильные навыки разработки на Python. — Опыт работы со stream processing и Kafka. — Практический опыт работы с технологиями обработки данных в AWS, включая AWS Glue, Data Catalog, Data Lake/Lake Formation и связанные сервисы. — Глубокое понимание data pipelines, data modeling и data architecture. — Опыт обработки как структурированных, так и неструктурированных данных. Будет преимуществом: — Опыт работы с PostgreSQL. — Сильный опыт построения data pipelines на AWS. — Опыт работы с LangChain, CrewAI или аналогичными агентными фреймворками. — Опыт автоматизации data pipelines с использованием AI-агентов. — Знание распространенных моделей данных, metadata-driven processing и принципов Data Fabric. — Опыт интеграции Knowledge Graphs с решениями на базе RAG/LLM. Требования по доступности: — Возможность частично пересекаться с рабочими часами по тихоокеанскому времени США (US Pacific Time), включая доступность до 11:00 AM PT. Условия: — Возможности для профессионального и карьерного развития. — Поддержка в получении профессиональных сертификаций. — Программа менторства. — Медицинская страховка. — Участие в корпоративных мероприятиях. — Гибкие форматы работы (гибридный или удалённый). — Оплачиваемый отпуск и больничные.

Location: São Paulo, Brazil Why Join Exadel We’re an AI-first global tech company with 25+ years of engineering leadership, 2,000+ team members, and 500+ active projects powering Fortune 500 clients, including HBO, Microsoft, Google, and Starbucks. From AI platforms to digital transformation, we partner with enterprise leaders to build what’s next. What powers it all? Our people are ambitious, collaborative, and constantly evolving. About the Client A major Brazilian financial institution specializing in investment banking, wealth management, and corporate lending. The customer develops secure digital banking platforms and financial solutions to serve a diverse global client base. What You’ll Do Plan, coordinate, and execute technical support activities for database users and infrastructure Provide database support remotely and on-site as required Register, analyze, diagnose, prioritize, and resolve database-related requests Provide users with clear technical guidance and issue-resolution updates Troubleshoot database incidents and escalate complex or high-impact issues appropriately Support database implementations, migrations, and technology-transfer activities Perform preventive and corrective maintenance to ensure database reliability Monitor database performance, capacity, availability, and overall health Identify potential issues and take corrective action before they affect system availability Administer and configure database management systems according to established security standards Support backup, storage, recovery, and business-continuity processes Follow defined service-level agreements for response times, escalation, and downtime notifications Maintain accurate technical documentation, procedures, and operational records Collaborate with infrastructure, application, security, and support teams Contribute to the long-term stability and sustainability of the database environment What You Bring Experience administering databases across production, testing, and development environments Hands-on knowledge of SQL Server and Oracle Experience administering and configuring backup and storage solutions Understanding of database security requirements and access controls Knowledge of backup and recovery strategies Experience monitoring database performance, capacity, and availability Ability to troubleshoot database incidents and support technical migrations Ability to prioritize and reclassify database support tasks based on urgency and business impact Strong analytical, critical-thinking, and problem-solving skills Clear communication and effective collaboration skills Proactive approach and strong sense of ownership Bachelor’s degree in Information Technology or a related field Nice to have Experience with MySQL, PostgreSQL, or MongoDB Experience working in cloud environments, preferably AWS Knowledge of Shell, PowerShell, or Unix scripting SQL Server or Oracle certifications English or Spanish language proficiency Experience using AI-powered tools to support technical work, troubleshooting, or productivity English level Upper-Intermediate Work Type: Hybrid, with on-site attendance twice per week Location : Sao Paulo, Brazil Work Schedule: 10:00 a.m. to 10:00 p.m. Shift Rotation: 12x36 — 12 hours worked followed by 36 hours off Legal & Hiring Information Exadel is proud to be an Equal Opportunity Employer committed to inclusion across minority, gender identity, sexual orientation, disability, age, and more Reasonable accommodations are available to enable individuals with disabilities to perform essential functions Please note: this job description is not exhaustive. Duties and responsibilities may evolve based on business needs Compensation details are shared with candidates at the early stage of the recruitment process. The offer is not binding until a signed contract is in place. Your Benefits at Exadel Exadel benefits vary by location and contract type. Your recruiter will fill you in on the details. International projects In-office, hybrid, or remote flexibility Medical healthcare Recognition program Ongoing learning & reimbursement Well-being program Team events & local benefits Sports compensation Referral bonuses Top-tier equipment provision Exadel Culture We lead with trust, respect, and purpose. We believe in open dialogue, creative freedom, and mentorship that helps you grow, lead, and make a real difference. Ours is a culture where ideas are challenged, voices are heard, and your impact matters.

Delivery Hero — сервис доставки еды, работающий в 70+ странах мира. Размер команды — 10 000+ | Компания оценивается в $8B+. Задачи и требования в тексте не указаны. Помогают с релокацией.

Location: Office, EU We are the creators of a new fintech era! Our mission is to revolutionize the world by making blockchain technology accessible to everyone in everyday life. WhiteBIT is a global team of more than 1,500 professionals united by a shared vision of shaping the future. We are building our own blockchain ecosystem to ensure maximum transparency and security for over 8 million users worldwide. Our cutting-edge solutions, rapid adaptation to market challenges, and technological excellence set us apart from traditional companies. Our official partners include Juventus, FC Barcelona, Lifecell, FACEIT, and VISA. Join us as a Head of Data Platform. Requirements : Education & Experience: — MSc in computer science, mathematics, statistics, physics or another quantitative field; PhD is a plus, not a requirement — research-grade methodology sits with the Quantitative Researcher — 5+ years in data engineering / analytics, incl. lead / management experience; built a trading / financial data platform from zero at a crypto exchange, HFT / electronic-trading firm, market maker, or trading fintech. Bank / enterprise-DWH background alone does not qualify — Personally carried production ownership of money data — trades, balances, positions, P&L — where a data error is a financial error Core Technical Skills — data platform: — Hands-on today: designs and ships pipelines personally — advanced SQL and Python; ClickHouse (or kdb+ / comparable columnar OLAP) in production — Streaming and batch in one architecture: Kafka or equivalent, event feeds with second-grade freshness alongside hourly aggregates; trading-day logic — metrics counted within a trading day that starts and ends at a fixed morning hour, with an automatic daily reset — Optimizes data footprint and computational overhead across every stage: selects the tech stack, partitioning logic, and execution flow based on cost-to-performance impact — Data-correctness engineering: reconciliation, idempotent backfills, late / duplicate event handling, data-quality monitoring and lag alerting — Vendor and API integration: institutional market-data providers (Kaiko / Amberdata class), exchange APIs, FX feeds; schema design and documentation others can build on Core Technical Skills — analytics & applied math: — Applied statistics at a working level: distributions, hypothesis tests and confidence intervals, correlation vs causation, time-series and aggregation pitfalls (session boundaries, survivorship, outliers) — enough to catch a methodological error in an analyst's query or notebook, and to have designed or reviewed metric / experiment methodology in past roles — Metric and semantic design: one written definition per metric (P&L, uptime, spread, fill rate) enforced across every report; analytical data models (marts / star schemas) that make those definitions computable and cheap to query — BI stack governance: Tableau / Grafana — performance, access control, versioned metric definitions; reviews dashboards for correctness rather than building them all himself — ML literacy: understands when a model is — and is not — needed and can supervise applied work; research-grade modeling remains the Quantitative Researcher's mandate Market & Domain Knowledge: — Trading data from practice, not textbooks: maker/taker, fees and rebates, perpetual funding, realized / unrealized P&L, inventory and exposure, order-book depth and spread, slippage, quoting uptime — Understands the consumers: how analysts, quants and desk heads use the data, and how market-quality / compliance metrics feed liquidity-provider terms — Has built and run a mixed organisation of data engineers and analysts: separate hiring bars and growth tracks, peer review of queries and dashboards as a standard, methodology documented before a number ships — Partners with quantitative research: turns the Researcher's methodology into production metrics and dashboards without distorting it; runs the sign-off process with quant and desk stakeholders — Treats balances and client data as confidential by default: access control, least privilege, audit trail, no raw-data leaks — Never ships silently wrong numbers: escalates early, cuts scope consciously, flags uncertainty in the data Mindset & Soft Skills: — Player-coach: the first months are personal hands-on delivery; scaling through the team runs in parallel, not instead — Speaks business: reports status in money and deadlines; prioritizes by P&L impact — which dataset unblocks which decision; no jargon walls with management and stakeholders — Owner of the direction's technical goals, not of a backlog: takes a business problem, decomposes it into tasks, executes and delegates Responsibilities — Platform: — Architect and ship the central data warehouse: every trade, position, balance and P&L across all trading services; an hourly contour for BI plus a real-time contour for monitoring; trading-day logic with automatic daily reset — Build the data layers behind LP terms: market quality (spread, depth near mid price, fill rate, per-order slippage), quoting-uptime start/stop events per maker and pair, external tier-1 benchmarks and FX feeds for regional fiat pairs — Close the data debt: gaps in realized-P&L coverage, history backfills, broken monitoring services — restore or replace — Set and hold agreed data-freshness targets and pipeline-health alerting; own schemas and documentation — Own analytics delivery end-to-end: the KPI rulebook published and signed, financial / attribution / historical-performance dashboards, compliance screens and provider scorecards — Enforce a single semantic layer: one definition per metric across every report; methodology documented before a dashboard ships — Quality gate: numbers are reviewed and challenged before they reach management; sign-offs from quant / desk collected per deliverable Responsibilities : — Hire leaders-first and onboard the technical team (~10 people: data engineering, analytics & BI, technical PM) per the approved hiring plan; hand tasks down without losing velocity — Single interface to exchange tech (requirements, acceptance, freshness targets) and to analytics / quant stakeholders; run delivery in Jira against the approved one-year roadmap — After the build: run the platform as a service to the direction — researcher-generated tasks, new metrics and pair groups, regular recalibration. Working terms Immerse yourself in Crypto & Web3: Master cutting-edge technologies and become an expert in the most innovative industry. Work with the Fintech of the Future: Develop your skills in digital finance and shape the global market. Take Your Professionalism to the Next Level: Gain unique experience and be part of global transformations. Drive Innovations: Influence the industry and contribute to groundbreaking solutions. Join a Strong Team: Collaborate with top experts worldwide and grow alongside the best. Work-Life Balance & Well-being: Modern equipment. Comfortable working conditions, and an inspiring environment to help you thrive. 22 business days of paid leave. Additional days off for national holidays.

Компания ВсеИнструментыру приглашает на должность Data Engineer для удалённой работы в России с полной занятостью. Основная задача специалиста — развитие корпоративной платформы данных и хранилища данных (DWH), включая модернизацию ETL-процессов с переходом с SSIS на Apache Airflow 3 и внутренний Python-фреймворк, а также повышение надёжности и удобства работы с данными для аналитических команд. В обязанности входит создание и поддержка устойчивых data-пайплайнов с обеспечением таких функций, как повторные попытки выполнения, backfill, идемпотентность, дедупликация и корректная обработка ошибок. Также требуется развитие проверок качества данных, оптимизация SQL-запросов и работы с Microsoft SQL Server, внедрение CI/CD-процессов для работы с данными, создание переиспользуемых инструментов и self-service решений, а также участие в развитии архитектуры DWH и методик моделирования данных. Кандидат должен иметь не менее трёх лет опыта работы Data Engineer, уверенные навыки SQL и опыт работы с Microsoft SQL Server, владение Python с применением ООП, модульной архитектуры, type hints, тестирования, логирования, работы с REST API и базами данных. Необходим опыт работы с Apache Airflow или аналогичными промышленными оркестраторами, знание dbt или похожих SQL-трансформационных фреймворков, понимание ETL/ELT процессов, batch и near-real-time обработки, умение строить отказоустойчивые data-пайплайны, опыт работы с Git и CI/CD, а также реализация проверок качества данных. Требуется понимание архитектуры DWH, организации слоёв данных и подходов к моделированию, таких как Kimball, Inmon, Data Vault и Anchor Modeling.

Задачи: — обновление информации в базе; — проверка записей; — поиск дублирующихся данных; — подготовка простых отчётов; — поддержание порядка в системе. Новым сотрудникам дают инструкции и вводное обучение. Работа проходит полностью онлайн, без необходимости ездить в офис.