Senior Data Engineer

Miractal

Сигналы объявления: 1 из 3

Это счётчик доступных сигналов, а не рейтинг безопасности работодателя. Нет данных по 2 из 3 проверок.

Источник «Работа России»: нет данных — Нет подтверждённых данных об этом объявлении на государственной площадке.
Проверка hh.ru: нет данных — Подтверждённый флаг employer.trusted от hh.ru не получен.
Свежесть публикации: есть сигнал — С даты публикации прошло 1 дн. Порог сигнала — 30 дней; обновление даты не доказывает наличие свободного места.

Сопоставьте ИНН, юридическое название и условия договора. Даже свежая вакансия проверенной площадки требует проверки перед откликом.

Как проверить работодателя →

📍 Москва 💼 Более 6 лет

Откликнуться на hh.ru

✍ Составить сопроводительное письмо

Письмо хранится только в вашем браузере. Проверьте название компании перед отправкой — чужое имя в письме читается как массовая рассылка.

💰 Сколько зарабатывают на этой позиции

250 000 ₽ — медиана, обычно 175 000–300 000 ₽

По 536 вакансиям «senior» в Москве. Подробная зарплатная аналитика →

Пожаловаться на подозрительную вакансию

Опишите конкретные признаки обмана. Не указывайте паспортные данные, номера карт или чужие контакты. После трёх учтённых жалоб объявление скрывается до проверки; это не доказательство мошенничества.

⚠ Пожаловаться

Ищем Data Engineer, который поможет развивать платформу данных: от потоковой загрузки событий и построения моделей до холодного хранения и контроля качества данных.

Обязанности

Развивать потоковую загрузку событий из RabbitMQ в ClickHouse: подключать новые потоки, настраивать дедупликацию и backfill исторических данных;
Строить холодное хранилище на Apache Iceberg: выгружать архив из ClickHouse через Spark, переносить исторические данные, развивать подготовленный слой и историю справочников;
Настраивать инкрементальную загрузку данных из 1С и реплик PostgreSQL, в перспективе — внедрять CDC;
Разрабатывать витрины и модели данных на dbt и materialized views ClickHouse;
Ежедневно сверять полноту данных и суммы с источниками, настраивать тесты качества данных, мониторинг свежести и объёма потоков;
Оркестрировать процессы в Airflow, развивать CI/CD моделей и DAG, поддерживать runbook потоков;
Участвовать в архитектурных решениях и код-ревью, развивать каталог данных.

Требования

Опыт в Data Engineering от 4–5 лет;
Промышленный опыт работы с ClickHouse: MergeTree-движки, materialized views, репликация и оптимизация запросов;
Уверенное знание SQL и Python;
Опыт работы с dbt в продакшене: модели, тесты и CI;
Опыт разработки и эксплуатации DAG в Apache Airflow;
Опыт работы со Spark и табличными форматами для lakehouse — Iceberg, Delta или Hudi; понимание S3-совместимых хранилищ;
Опыт потоковой загрузки данных из брокеров сообщений — RabbitMQ или аналогов; понимание at-least-once и идемпотентности;
Понимание medallion-архитектуры, SCD2 и инкрементальной загрузки;
Знание Docker и Kubernetes на уровне пользователя, опыт работы с Git.

Будет плюсом