Мы— команда дата-инженеров, которая строит и поддерживает ядро данных. Мы создаем надежные ETL-процессы, проектируем хранилища данных и обеспечиваем аналитиков и дата-сайентистов качественными данными.
Мы ищем:
Инженера данных, который не только умеет строить ETL-пайплайны и витрины, но и мыслит как инженер по качеству данных (Data QA), проходя полный цикл: от проектирования и разработки скриптов сбора данных до внедрения комплексных стратегий их тестирования.
Обязанности
- Разработка и поддержка ETL/ELT скриптов и пайплайнов.
- Написание и оптимизация SQL-запросов для извлечения и преобразования данных.
- Помощь в мониторинге выполнения джобов, поиск и первичный анализ ошибок.
- Тестирование данных, как код:
- -разработка и внедрение стратегии тестирования (Data Testing Strategy) для пайплайнов данных.
- -будет преимуществом - написание и поддержка автоматических тестов для данных: проверка целостности (integrity), свежести (freshness), качества (quality), соответствия схеме (schema conformity), точности бизнес-правил (accuracy).
- -будет преимуществом - интеграция тестов в CI/CD пайплайны (с использованием, например, dbt test, Python-скриптов, Unit-тестов).
- Работа с документацией по существующим процессам и создание новой.
- Активное участие в код-ревью, изучение лучших практик командной разработки витрин.
Требования
- Понимание основ SQL: умение писать запросы с JOIN, GROUP BY, подзапросами. Оконные функции — будут преимуществом.
- Практические знания и навыки Python для целей ETL: понимание структур данных, работа с библиотеками (Pandas, Requests), написание скриптов.
- Понимание принципов работы баз данных: что такое индекс, нормализация, транзакция.
- Понимание принципов ETL/ELT и зачем это нужно.
- Опыт с фреймворками оркестрации: Airflow, Trino, Dagster или аналоги.
- Опыт тестирования данных: практическое применение одного из подходов/инструментов: dbt test, Great Expectations, Pandas/Spark + pytest, unit-тестирование.
- Готовность учиться, внимательность к деталям
Будет огромным плюсом (Nice to have):
- Опыт работы с любым из классических DWH (PostgreSQL, ClickHouse и т.д.) или облачными платформами (Redshift) даже в учебных целях.
- Основы командной строки (Linux).
- Понимание контейнеризации (Docker)
- Умение работать с API.
Условия
- офисный формат работы (современный офис в Москве м. Кутузовский проспект c зонами отдыха и спортзалом)
- годовой бонус и ежегодный пересмотр
- обучение за счет Компании: Корпоративный университет, онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию
- расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи
- льготная ипотека в Сбере
- корпоративная пенсионная программа
- бесплатная подписка СберПрайм
