Задачи:
— Разработка и поддержка ETL/ELT пайплайнов на Python
— Интеграция данных из различных источников (API, базы данных, файлы, облачные хранилища)
— Работа с хранилищами и базами данных (PostgreSQL, MySQL, MS SQL, ClickHouse и др.)
— Настройка и сопровождение процессов в Airflow (или аналогичных инструментах)
— Оптимизация производительности пайплайнов и SQL-запросов
— Миграция больших объемов данных между системами хранения с обеспечением целостности и минимизацией простоя
— Участие в проектировании архитектуры data-инфраструктуры
— Сотрудничество с аналитиками, разработчиками и Data Science командой
Требования:
— Опыт работы в роли Data Engineer или Python-разработчика от 2 лет
— Уверенное знание Python 3.x, умение писать чистый, поддерживаемый код
— Практический опыт работы с ETL/ELT процессами
— Хорошее знание SQL, опыт работы с реляционными базами данных
— Опыт работы с системами оркестрации задач (Airflow, Prefect или др.)
— Опыт работы с Apache Spark, Data Lake / Data Warehouse, Kafka
— Опыт работы с системами контроля версий (Git) и контейнерами (Docker)
— Знание архитектуры Data Lake / Data Warehouse
Условия:
— Официальное трудоустройство согласно Трудовому кодексу Республики Казахстан
— График работы: 5/2, с 09:00 до 18:00
— Формат работы: офис в г. Астана
— Стабильная заработная плата, размер обсуждается по итогам собеседования
— Оплачиваемый ежегодный трудовой отпуск
— Современное рабочее место и необходимая техника
— Возможность профессионального и карьерного роста
— Возможность принимать участие в развитии архитектуры и технических решений проектов
— Корпоративные мероприятия и комфортная рабочая атмосфера
-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.
• 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;
ОфисМаскат
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Проектирование и развитие процессов сбора, загрузки, преобразования и передачи данных (ETL/ELT). Разработка и сопровождение пайплайнов обработки больших объемов данных.
О проекте:
Мы строим Customer Intelligence & Personalization Platform для зарубежной экосистемы бизнесов.
Задачи:
— Принимать технические решения и самостоятельно реализовывать ключевые части платформы.
— Владеть архитектурой и развитием Data Core.
— Проектировать слои Bronze / Silver / Gold и модели данных.
— Исследовать банковские, legacy- и внешние источники, восстанавливать их семантику.
— Строить pipelines от raw-данных до подготовленных data products.
— Разрабатывать трансформации на SQL / dbt / Python.
— Определять инженерные стандарты для ELT, data modelling, metadata, lineage и data quality.
— Развивать data catalog и metadata-as-code подход.
— Проектировать data contracts и интеграции Data Core с другими компонентами.
— Переводить исследовательские решения и ручные процессы в production.
— Работать с Git, CI/CD, Docker, Linux и закрытыми Dev/UAT-контурами.
— Взаимодействовать с инженерами и data scientist в команде.
Требования:
— Опыт работы Lead / Staff / Principal Data Engineer или сильного Senior с архитектурным ownership.
— Опыт проектирования и самостоятельной реализации data platform / DWH / Lakehouse.
— Знания Core banking / legacy banking systems.
— Опыт с Customer 360 / Golden Record / MDM.
— Сильный SQL и уверенный Python.
— Опыт работы с dbt или аналогичными transformation frameworks.
— Опыт работы с Airflow / Dagster / Prefect или аналогами.
— Хорошее понимание data modelling, historization, grain и master entities.
— Практический опыт data quality, lineage и metadata management.
— Знание Data Vault 2.0.
— Опыт работы с OpenMetadata или другими data catalog solutions.
— Умение самостоятельно принимать технические решения и отвечать за результат.
— Опыт работы с плохо документированными источниками.
— Навыки работы с Git, CI/CD, Docker, Linux.
— Практический AI-native способ разработки.
Условия:
— Оформление: ИП.
— Формат работы: полная занятость.
— Локация: Ереван либо готовность к регулярным командировкам (до 2 раз в месяц на несколько дней) в Ереван для работы с данными и специалистами заказчика.
— Уровень дохода обсуждается индивидуально.
Задачи:
— Проектирование архитектуры хранилищ данных;
— Сопровождение существующих кластеров ClickHouse;
— Ревью и оптимизация SQL-запросов и схем данных совместно с разработчиками;
— Конфигурирование и оптимизация инстансов ClickHouse;
— Настройка и оптимизация процессов репликации и шардинга, конфигурация Zookeeper;
— Разбор и устранение сложных инцидентов, включая расследование деградации и потерь данных.
Требования:
— Опыт работы с Linux;
— Глубокие знания устройства и принципов работы ClickHouse (движки, индексы, репликация, шардинг, best practics);
— Уверенное владение Bash и SQL;
— Опыт работы с системами мониторинга.
Будет плюсом:
— Базовые навыки программирования на Python (решение рутинных задач);
— Опыт работы с системами управления конфигурацией, такими как Ansible, Puppet или SaltStack;
— Продвинутое знание и опыт работы с реляционными СУБД: MySQL и/или PostgreSQL.
Условия:
Официальное оформление, медицинская страховка, рабочая виза, компенсация английского, и многое другое подробнее в лс.
Ipotekabank — банк в Узбекистане, входящий в международную финансовую OTP Group, специализирующийся на ипотечном и розничном кредитовании.
Вакансии:
- Senior Software Engineer (AI)
- Senior/Middle Data Engineer
Офис в Ташкенте.
Задачи:
— проектировать, разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-пайплайны
— собирать, обрабатывать и трансформировать данные из различных источников
— разрабатывать и сопровождать слои DWH, витрины данных и data marts
— настраивать интеграцию источников данных: CRM, ERP, BI и внешних сервисов
— разрабатывать внутренние сервисы и API на Python
— заниматься мониторингом, логированием и устранением ошибок
Требования:
— практический опыт работы с Python, SQL, Airflow, ETL/ELT и DWH
— опыт разработки и поддержки data pipelines
— знание реляционных СУБД
— опыт работы с API
