-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.
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.
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.
– выполнять задачи полного жизненного цикла: от сбора требований до выкатки на установку в прод; – разрабатывать и дорабатывать витрины и решения, автоматизировать их через оркестраторы;
• 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;
Мы ищем Senior Data Engineer / Knowledge Graph Engineer с сильным практическим опытом работы с Neo4j и Graph-RAG для проектирования и разработки графа знаний и расширенных возможностей работы с данными для платформы с большим объемом данных. Роль сочетает в себе Knowledge Graph Engineering, Graph-RAG, Data Engineering и архитектуру данных на AWS.
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.
– Развивать корпоративную платформу данных и DWH; – Переводить существующие ETL-процессы с SSIS на Apache Airflow 3 и внутренний YAML-driven Python-фреймворк;
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.
Проектирование и развитие процессов сбора, загрузки, преобразования и передачи данных (ETL/ELT). Разработка и сопровождение пайплайнов обработки больших объемов данных.
Задачи:
– Разрабатывать и дорабатывать ETL-процессы в Airflow
– Подключать новые источники данных
– Создавать и дорабатывать витрины
– Оптимизировать SQL-запросы в GreenPlum и PostgreSQL
– Работать с большими объемами данных
– Развивать процессы контроля качества данных
Требования:
– От 1 года опыта работы с данными
– Отличное знание SQL: JOIN, оконные функции, процедуры
– Умение профилировать и оптимизировать запросы, понимать план выполнения
– Понимание принципов работы реляционных БД и архитектуры DWH: ODS, DDS, DM
– Практический опыт работы с Airflow и ETL-процессами
– Python на базовом уровне
– Знание Linux и умение работать с командной строкой
– Опыт работы с Git
– Понимание принципов работы Docker