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