Middle/Senior Data Engineer
Коротко
Defines and develops target data platform architecture, designs critical pipelines and storage, maintains data quality standards, conducts architectural · Needs: High proficiency in Python, SQL, Airflow, dbt; experience with HA/DR systems, deep knowledge of ClickHouse architecture, distributed systems, high-load
Описание от работодателя
Что предстоит делать?
Определять и развивать целевую архитектуру платформы данных и ключевых доменных моделей
Проектировать и реализовывать критичные пайплайны и хранилища, обеспечивая надёжность, производительность и масштабируемость
Вводить и поддерживать стандарты качества данных, схем, версионирования, мониторинга и алёртинга
Проводить архитектурные ревью, дизайн-сессии, помогать команде в декомпозиции и решении сложных задач
Оптимизировать существующие решения: хранение, запросы, пайплайны, снижать стоимость и повышать SLA
Проводить capacity planning и нагрузочное тестирование платформы, определять узкие места и планировать масштабирование вычислительных, сетевых и storage-ресурсов
Проектировать отказоустойчивость и disaster recovery платформы: репликацию, резервное копирование, восстановление, RPO/RTO и сценарии отказа отдельных компонентов и кластеров.
Мы ожидаем, что вы:
Имеете высокий уровень владения Python, SQL, Airflow, dbt.
Имеете опыт построения систем с HA/DR : отказоустойчивость, disaster recovery, backup/restore, RPO/RTO, multi-AZ/кластерные конфигурации
Имеете глубокое знание ClickHouse и его архитектуры, а так же методов оптимизации хранения/скорости доступа к данным: шардирование, репликация, Distributed-таблицы, ClickHouse Keeper, MergeTree-семейство, партиционирование, TTL, materialized views, projections, работа с S3, tiered storage, ORDER BY/primary key, индексы, JOIN, агрегации и т.п.
Имеете глубокое понимание архитектуры распределённых систем : CAP, репликация, консистентность, отказоустойчивость, идемпотентность
Имеете опыт построения высоконагруженных ingestion-пайплайнов, включая SLA на каждом этапе: ingestion → storage → transformation → serving → BI/ML. Kafka/очереди сообщений, batch и streaming ingestion, consumer groups, backpressure, retries, deduplication, ordering, schema evolution
Имеете опыт построения data platform / lakehouse / DWH : raw/bronze → silver → gold, медальонная модель, витрины, семантический слой, object storage
Обладаете навыками оптимизации стоимости хранения и обработки : hot/warm/cold storage, TTL, S3, compression, retention policies, pre-aggregation
Знаете Metabase (будет дополнительным плюсом)
Почему вам понравится работать у нас?
Сильная команда, амбициозные задачи и продукты, которыми пользуются миллионы
Новый офис SberDevices в центре Москвы
Удобный формат работы с возможностью гибкого начала рабочего дня
Надёжная программа ДМС и НС с первого месяца работы
Обучение и развитие: курсы и тренинги от корпоративного университета, внешнее обучение за счёт компании и участие в конференциях
Льготная ипотека и корпоративная пенсионная программа
СберКлуб: cкидки от партнёров, повышенные бонусы, акции экосистемы, подписка СберПрайм+.