78
Дата-инженер (ученик)онлайн-интенсив 1 месяц; вы изучаете теорию и отрабатываете ее с помощью практических заданий;
от 73 900 ₽
Дата-инженер вакансии — гибрид
Загружаем вакансии…
Загружаем вакансии…
онлайн-интенсив 1 месяц; вы изучаете теорию и отрабатываете ее с помощью практических заданий;
от 73 900 ₽
Задачи: — Помогать в миграции существующего хранилища данных SAP BW на Snowflake, перестраивая трансформации с использованием SQL и dbt при сохранении бизнес-логики. Требования: — Практический опыт трансформации и миграции DWH. — Глубокие знания SAP BW: InfoCubes, DSOs, InfoObjects и трансформаций. — Продвинутый уровень SQL и моделирования измерений. — Предпочтение dbt. — Опыт оркестрации ELT с использованием ADF, Airflow или аналогичных инструментов. — Ответственное использование AI-инструментов в повседневной работе. — Преимуществом будут знания Snowflake, чтение ABAP-рутин, Python и макросов dbt. Условия: — Медицинская страховка. — Гибридный формат работы. — Поддержка благополучия и возможности обучения с карьерным коучем. — Зарплата от 2500 USD net в месяц.
от 2 500 $
Задачи: — Развивать Data Lakehouse и единое DWH — Строить ETL/ELT-пайплайны от источника до готовой витрины — Разрабатывать интеграции с внутренними и внешними системами — Настраивать оркестрацию и регулярное обновление данных — Работать с data quality и metadata management — Участвовать в выборе инструментов и архитектурных решений — Взаимодействовать с архитекторами, DevOps, ИБ и бизнесом Требования: — Уверенный Python и SQL — Опыт работы с Airflow или Dagster — Опыт построения ETL/ELT-пайплайнов — Хорошее понимание DWH и современных подходов к работе с данными — Опыт работы с Kafka / streaming — Опыт в небольших командах или проектах, где приходилось самостоятельно закрывать широкий круг задач Будет плюсом: Trino, Apache Iceberg, DBT, ClickHouse Условия: — Оформление по ТК РФ — ДМС со стоматологией после испытательного срока — Компенсация питания — Полугодовые премии — Ежегодная индексация — Спортивные активности и корпоративные мероприятия — На испытательном сроке — офис 5/2, далее возможен гибрид по договорённости
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Кто сказал, что нужен опыт? Мы ценим твой потенциал! Мы — российская аккредитованная ИТ-компания, обладатель премии «Работодатель года» по версии Habr. C 2007 года разрабатываем цифровые решения для b2b-клиентов. Мы работаем с топовыми российскими и иностранными компаниями и знаем, какие специалисты востребованы на рынке. Наша принципиальная позиция - самостоятельная подготовка специалистов в штат, с чем мы прекрасно справляемся, благодаря собственной программе обучения. Ежегодно мы обучаем 900+ человек, лучшие стажеры после обучения получают первую работу в IT. 75% стажеров с первого раза проходят интервью на проекты. Поэтому приглашаем вас на обучение Дата инженер с последующим трудоустройством. Из чего состоит программа обучения? — онлайн-интенсив 1 месяц; — вы изучаете теорию и отрабатываете ее с помощью практических заданий; — обучение на онлайн-интенсиве можно совмещать с работой. Требования к кандидатам: — законченное высшее или среднее специальное профильное образование; — готовность пройти стажировку в компании ASTON. После успешного окончания онлайн-интенсива обучающийся автоматически зачисляется на стажировку в Лабораторию ASTON. Условия стажировки: — обучение 3-4 месяца 5 дней в неделю с 9:00 до 18:00 с перерывом на обед; — изучение теории с еженедельными проверками изученного материала; — практика на учебных проектах под руководством опытного технического руководителя; — подготовка к собеседованию и самопрезентации; — для кандидатов, где есть наш офис - обязательно посещение офиса; — кандидаты из городов, где нет нашего офиса, могут пройти обучение удаленно; — после старта на коммерческом проекте формат работы: гибридный в офисе ASTON до момента перехода на уровень М2 (3 дня/2 дня удаленно) / полное посещение офиса заказчика; — после старта на коммерческом проекте желательна готовность к командировке в Санкт-Петербург или Москву. Что мы предлагаем? — платим стипендию; — официально устраиваем на работу; — даем доступ к корпоративной программе обучения; — после выхода на проект регулярно пересматриваем и повышаем зарплату; — гарантированный финансовый бонус при старте на коммерческом проекте; — обеспечиваем классические IT-плюшки: офис в центре города, корпоративные ивенты, частичная компенсация стоимости спортивных абонементов.
от 73 900 ₽
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.
от 73 900 ₽
• разрабатывать и оптимизировать SQL-запросы, процедуры, функции, триггеры, views; • работать со структурой БД, индексами и миграциями;
Зарплата не указана
Задачи: — Проектировать и поддерживать интеграцию источников данных (взаимодействие с процессинговыми системами и Автоматизированной Банковской Системой / АБС); — Организовывать мониторинг актуальности входящих данных и оперативно реагировать на инциденты; — Готовить данные для загрузки в оговоренные форматы хранения (Data Lake / DWH) для последующего потребления смежными командами; — Разрабатывать и оптимизировать витрины данных для BI-отчетности в Superset и PowerBI; — Проводить глубокую проверку качества данных (Data Quality), выявлять аномалии и устранять корневые причины ошибок; — Обеспечивать бесперебойную актуальность данных, нести ответственность за соблюдение SLA и быстрое восстановление при авариях. Требования: — Опыт в направлении финтех; — Отличное знание SQL (DDL/DML) в PostgreSQL; — Хорошее знание SQL (DDL/DML) в ClickHouse; — Отличные навыки оптимизации SQL-запросов в PostgreSQL; — Отличные навыки работы с Python: написание и поддержка DAG-ов в Airflow, опыт работы с асинхронными сервисами; — Хорошие навыки конфигурирования PostgreSQL.
Зарплата не указана
- 4+ лет коммерческого опыта в роли Data Engineer / ETL-разработчик. - Сильный SQL.
Зарплата не указана
Задачи: - Сбор требований с бизнес-заказчиков и анализ источников данных - Разработка, реализация и поддержка типовых потоковых интеграционных решений на стеке технологий: Trino, Iceberg, S3, Spark, Apache Airflow, Kafka, Cosmos, Flink - Оперативное реагирование на информацию о проблемах в зоне ответственности, выполнение типовых задач в установленный срок - Поддержание в актуальном состоянии документации типовых интеграционных решений платформы больших данных, предоставление отчетности руководителю Требования: - Общее представление о стеке технологий Lakehouse - Понимание различия работы между BigData/Lakehouse и с данными обычного размера - Знание SQL (индексы, функции, оптимизация, профилирование производительности) - Опыт работы с любой реляционной БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL, DB2 и т.п.) - Умение работать с Git (знание команд git pull/commit/push) - Опыт работы с DBT, Cosmos - Представление о работе с Trino - Понимание устройства Iceberg, форматов данных - Понимание работы с minio или любого другого хранилища на основе S3 - Опыт использования систем ведения проектов и документации - Знания основ программирования (JAVA, Python)
Зарплата не указана
Задачи: — Строить и развивать аналитическое хранилище компании на базе BigQuery. — Настраивать конвейеры данных из продуктовых и маркетинговых источников (AppsFlyer, Adjust, RevenueCat, Amplitude, Mixpanel, Facebook Ads и др.). — Формировать данные в удобный для аналитиков и продуктовых менеджеров вид. — Документировать модель данных. — Внедрять лучшие практики работы с хранилищем: слоистая архитектура (raw / staging / marts), соглашения по наименованиям, версионирование, тесты качества данных. — Взаимодействовать с продуктом, маркетингом и аналитикой для понимания бизнес-требований и трансформации их в структуру данных. Требования: — Опыт работы в data engineering от 2 лет или сильная аналитическая роль с реальным инженерным компонентом (уровень solid junior / light middle). — Уверенное владение Python для написания ETL/ELT скриптов, работы с API и автоматизации конвейеров. — Опыт работы с GCP (BigQuery, Cloud Functions, Cloud Storage). — Уверенный уровень SQL: оконные функции, CTE, оптимизация запросов. — Понимание принципов аналитических хранилищ: слоистая архитектура, нормализация/денормализация, идемпотентность конвейеров, инкрементальные загрузки. — Опыт интеграции данных из внешних источников через API или готовые коннекторы. — Сильные коммуникативные навыки для общения с нетехническими стейкхолдерами, умение задавать уточняющие вопросы и объяснять технические ограничения простым языком. — Опыт работы с Git: ветвление, код-ревью. Желательно: — Опыт с типичными источниками подписочного/мобильного стека: AppsFlyer, Adjust, Adapty, Amplitude, Mixpanel. — Понимание специфики мобильной атрибуции: SKAdNetwork, постбеки, детерминистическая и вероятностная атрибуция. — Опыт работы с BI-инструментами (Looker Studio, Metabase, Tableau, Power BI) на уровне настройки источника и построения дашбордов. — Знания Terraform / IaC для ресурсов GCP. — Опыт с CDC / стримингом (Pub/Sub, Dataflow) — плюс, но не критично. Условия: — Гибридный формат работы: 2 дня в офисе в Варшаве, 3 дня удаленно. — Обеды оплачиваются в офисные дни. — Возможность участвовать в командных мероприятиях. — Гибкий график с фокусом на результат. — Работа в молодой команде с энергией стартапа, без бюрократии и микроменеджмента.
Зарплата не указана
Задачи: — Проектировать и разрабатывать пайплайны загрузки данных, оптимизируя их под потребности команд-потребителей — Проектировать загрузку данных, раскладку по слоям, витрины в ClickHouse, включая выбор движка таблиц, ключей сортировки, партиционирования, шардирования и репликации — Оптимизировать запросы и хранение данных, выявлять и устранять причины медленных запросов и аномального роста таблиц — Разрабатывать и поддерживать DAGи в Apache Airflow с учетом идемпотентности, ретраев, бэкфиллов и зависимостей между задачами — Обеспечивать качество данных через проверки полноты и консистентности, сверки между системами, алертинг и мониторинг пайплайнов — Взаимодействовать с продуктовыми командами и аналитиками для разбора требований, согласования контрактов данных, объяснения ограничений и предложения вариантов Требования: — Опыт работы с ClickHouse, включая идентификацию проблем на кластере и работу с распределенной БД — Уверенное владение SQL и опыт работы с большими объемами данных (таблицы 50+ Тб) — Владение Python для разработки пайплайнов и бекенда на FastAPI — Опыт работы с Apache Airflow, включая разработку и эксплуатацию DAGов в продакшене — Опыт работы с Apache Kafka, понимание модели топиков, партиций, консьюмер-групп, оффсетов и семантики доставки, опыт построения загрузки из Kafka в хранилище — Опыт интеграции данных из REST API и реляционных БД (PostgreSQL и аналоги), включая инкрементальную загрузку и работу с изменениями данных
Зарплата не указана
Задачи: — Строить крупномасштабные конвейеры данных, обрабатывающие миллиарды событий ежедневно. — Проектировать и развивать платформу самообслуживания для хранилища данных и бизнес-аналитики для игровых команд. — Проектировать и развивать конвейеры машинного обучения для поддержки дата-сайентистов в создании новых моделей на основе игровых данных. — Применять практики непрерывной интеграции и доставки. — Оптимизировать тестирование, инструменты и качество данных. — Сотрудничать с инженерами данных, дата-сайентистами, бизнес-аналитиками, командами маркетинга и продуктовых команд. Требования: — Обучение или недавнее завершение обучения по специальности компьютерные науки, программная инженерия или смежные области. — Понимание принципов проектирования ПО, объектно-ориентированного программирования, паттернов проектирования, алгоритмов и структур данных. — Навыки программирования на Python, Java, C# или аналогичных языках. — Знание реляционных баз данных. — Интерес к построению конвейеров данных и работе с крупномасштабными данными. — Возможность работать в гибридном формате на территории Белграда, Сербия. Условия: — Оплачиваемая стажировка на полный рабочий день с гибкостью в связи с учебой. — Наставничество и поддержка от опытных разработчиков игр, помощь в развитии карьеры. — Коллаборативная среда, основанная на прозрачности, доверии и командной работе. — Обеды, закуски, напитки, доступ в спортзал, организованные спортивные мероприятия, эргономичные рабочие места и современное техническое оборудование. — Доступ к игровой комнате для детей, музыкальному уголку, настольным играм, видеоиграм и последним игровым консолям. — Возможность внести вклад в игры, которыми пользуются миллионы пользователей.
Зарплата не указана
Зарплата не указана
Компания «КОРУС Консалтинг» — аккредитованная российская ИТ-компания, предоставляющая услуги по ИТ-консалтингу, оптимизации и автоматизации бизнес-процессов, созданию ИТ-инфраструктуры и ИТ-аутсорсингу. Входит в топ-100 крупнейших ИТ-компаний страны. Компания занимается разработкой ИИ-продуктов для клиентов, поддерживает собственную ИИ-инфраструктуру и регулярно организует митапы в области искусственного интеллекта. Департамент аналитических решений (ДАР) помогает компаниям работать с данными: строит BI и отчётность, создаёт хранилища и витрины данных, разрабатывает ML-решения, занимается Data Governance и GenAI. Открыт набор на стажировку для студентов, желающих начать карьеру в аналитике, инженерии данных и AI разработке. Во время стажировки: — попробуешь себя на реальных задачах; — пройдёшь курс для погружения в роль и получишь обратную связь от экспертов; — познакомишься с командой и процессами проектов в консалтинге; — сможешь зарекомендовать себя для дальнейшего трудоустройства в компанию. Как попасть на стажировку: — откликнись на вакансию и приложи резюме; — в сопроводительном письме укажи свой курс и код специальности; — получишь ссылку на лэндинг стажировки для прохождения технического теста и записи видео-визитки; — поучаствуешь в онлайн бизнес-игре. Старт стажировки планируется на начало августа. Условия стажировки: — длительность 3-4 месяца; — оформление по срочному трудовому договору; — стажировка оплачиваемая. Требования: — студент 3–4 курса бакалавриата (или специалитета) либо 1–2 курса магистратуры; — обучение по IT, математическому или инженерно-техническому направлению; — готовность самостоятельно учиться и доводить задачи до результата; — проживание в Москве или Санкт-Петербурге и готовность к гибридному формату работы с периодическим посещением офиса.
Зарплата не указана
Задачи: — построение ETL-процессов: разработка и настройка конвейеров по сбору и трансформации данных из различных источников; — работа с современным стеком трансформации: освоение и применение DBT для превращения «сырых» данных в чистые аналитические витрины; — оркестрация данных: настройка и поддержка рабочих процессов (pipelines) в Dagster для своевременного и безошибочного обновления данных в отчетах; — управление хранилищами: работа с Postgres и высокопроизводительной колончатой базой данных Clickhouse для обеспечения скорости работы отчетов; — визуализация смыслов: разработка интерактивных BI-отчетов в Apache Superset для поддержки бизнес-решений; — оптимизация выборок: анализ и ускорение тяжелых запросов для повышения производительности системы отчетности. Требования: — уверенное владение SQL (сложные выборки, агрегатные функции, оптимизация запросов); — понимание устройства реляционных баз данных, в частности PostgreSQL, и принципов построения аналитических хранилищ; — базовые знания Python, умение писать скрипты для обработки данных и автоматизации простых задач; — аналитический склад ума, способность работать с большими массивами данных, выявлять закономерности и структурировать информацию. Желательный опыт: — опыт создания дашбордов в BI-инструментах (Apache Superset, Tableau, Power BI или аналогичных); — понимание концепций ETL/ELT; — понимание архитектуры данных, разницы между OLTP и OLAP системами (например, использование Clickhouse для аналитики); — интерес к современным инструментам DBT и оркестраторам данных (Airflow, Dagster). Условия: — срочный трудовой договор на 3 месяца; — график 5/2, не более 30 часов в неделю; — возможна удалённая, офисная или гибридная работа; — стажировка доступна студентам любых ВУЗов и форм обучения, включая заочную и магистратуру.
Зарплата не указана
Задачи: — построение ETL-процессов: разработка и настройка конвейеров по сбору и трансформации данных из различных источников; — работа с современным стеком трансформации: освоение и применение DBT для превращения «сырых» данных в чистые аналитические витрины; — оркестрация данных: настройка и поддержка рабочих процессов (pipelines) в Dagster для своевременного и безошибочного обновления данных в отчетах; — управление хранилищами: работа с Postgres и высокопроизводительной колончатой базой данных Clickhouse для обеспечения скорости работы отчетов; — визуализация смыслов: разработка интерактивных BI-отчетов в Apache Superset для поддержки принятия бизнес-решений; — оптимизация выборок: анализ и ускорение тяжелых запросов для повышения производительности системы отчетности. Требования: — уверенное владение SQL (сложные выборки, агрегатные функции, оптимизация запросов); — понимание устройства реляционных баз данных, в частности PostgreSQL, и принципов построения аналитических хранилищ; — базовые знания Python, умение писать скрипты для обработки данных и автоматизации простых задач; — аналитический склад ума, способность работать с большими массивами данных, выявлять закономерности и структурировать информацию. Желательный опыт: — создание дашбордов в BI-инструментах (Apache Superset, Tableau, Power BI или аналогичных); — понимание концепций ETL/ELT; — понимание архитектуры данных, разницы между OLTP и OLAP системами (например, использование Clickhouse для аналитики); — интерес к современным инструментам DBT и оркестраторам данных (Airflow, Dagster). Условия: — срочный трудовой договор на 3 месяца; — график 5/2, не более 30 часов в неделю; — возможность работы удаленно, в офисе или в гибридном формате; — стажировка открыта для студентов любых ВУЗов и форм обучения, включая заочную и магистратуру.
Зарплата не указана
Задачи: — Проектировать и запускать пакетные и потоковые конвейеры данных на Databricks и Apache Spark в AWS, включая загрузку из баз данных, API и потоков событий. — Формировать архитектуру lakehouse на S3 и Delta Lake с использованием медальонного слоя (Bronze / Silver / Gold) и оптимизацией хранения. — Работать напрямую с аналитиками, инженерами и продуктовыми командами для преобразования сырых данных в надежные и полезные бизнес-данные. — Вести проекты от согласования с заинтересованными сторонами и обзора дизайна до реализации, запуска и поддержки. — Создавать решения для самостоятельного доступа к данным для других команд, масштабируемые и расширяемые. — Строить и поддерживать масштабируемые ETL/ELT конвейеры с отказоустойчивостью и оптимизацией затрат. — Оптимизировать Spark задачи по размеру кластера, кэшированию, соединениям, шифлам, партиционированию и форматам хранения (Parquet, Delta). — Управлять рабочими процессами Databricks, заданиями, конфигурациями кластеров и инфраструктурой, включая политики безопасности и доступ. — Внедрять управление данными и контроль доступа с Unity Catalog, включая обработку персональных данных. Требования: — Практический опыт работы с Databricks и глубокое владение Apache Spark (PySpark и/или Scala). — Сильные навыки Python для обработки данных, а также SQL и Spark SQL для трансформаций и аналитики. — Опыт работы с Delta Lake и архитектурами lakehouse, включая оптимизацию производительности. — Подтвержденный опыт владения проектами, умение выявлять слабые места, собирать обратную связь и создавать масштабируемые решения. — Опыт написания чистого, тестируемого и поддерживаемого кода с использованием контроля версий на Git. — Опыт работы с инфраструктурой как кодом (Terraform или Ansible) является плюсом, но не обязателен. Условия: — Возможность создавать инновационные решения в финтехе Юго-Восточной Азии. — Опционы на акции с четырехлетним вестингом и 25% клиффом после первого года. — Гибридный формат работы с возможностью полностью удаленной работы для подходящих ролей, основные часы с 12:00 до 19:00 по манильскому времени (UTC+8). — Предоставление инструментов и оборудования компанией. — Офис в Bonifacio Global City, Манила. — Медицинская страховка с поддержкой для сотрудника и семьи. — Доступ к внутреннему специалисту по психическому здоровью. — 22 дня отпуска, государственные праздники Филиппин и 15 дней больничных. — 105 дней оплачиваемого декретного отпуска и до 14 дней оплачиваемого отпуска по уходу за ребенком для сотрудников, переезжающих в Манилу. — Поддержка при релокации для сотрудника и семьи, включая перелеты, проживание, визы, оформление документов и логистику. — Возмещение расходов на перевозку домашних животных. — Ежегодно до 2500 долларов США на перелеты домой. — Ежемесячные выплаты на детей для сотрудников, переезжающих в Манилу: 1000 долларов на ребенка до 2 лет и 500 долларов на ребенка от 2 до 18 лет. — Возможности для профессионального роста через внутренние встречи, внешние конференции, выступления и публикации. — Спонсируемые компанией поездки в Манилу для личных встреч с командой. — Регулярные командные выезды, спортивные мероприятия и события. — Возможность для высокоэффективных команд получить неделю отдыха на пляже в Юго-Восточной Азии.
Mycar Digital — цифровой проект для автомобилистов: маркетплейс по продаже и покупке авто, автоматизация бизнес-процессов, автокредитование и дилерские центры. Формат работы: гибрид (Алматы, Казахстан).
Зарплата не указана
Зарплата не указана