Senior Data Engineer (Uzum Avto)

«UZUM TECHNOLOGIES»

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 3 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 175 000–303 000 ₽

По 551 вакансии «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

Чем предстоит заниматься

• Развивать real-time хранилище и дата-платформу.
• Строить полный data flow: от получения данных из источников и их транспортировки до обработки, хранения и предоставления потребителям.
• Проектировать архитектуру дата-платформы с учётом роста объёмов данных, нагрузки, производительности и отказоустойчивости.
• Развивать и эксплуатировать ClickHouse-кластеры: репликация, шардирование, резервное копирование, восстановление, масштабирование и оптимизация производительности.
• Проектировать и развивать потоки данных на базе Kafka и других компонентов платформы.
• Работать с объектными и распределёнными хранилищами: S3, Ceph.
• Развивать observability дата-платформы: метрики, мониторинг, алертинг, сбор и анализ логов.
• Искать узкие места и разбирать проблемы на всём пути данных — от источника и сети до брокера, хранилища и конечного потребителя.
• Работать в тесной связке с DevOps-командой и участвовать в инфраструктурных и архитектурных решениях на стыке Data Engineering и DevOps.

Наш стек :
ClickHouse, Kafka, Ceph, S3, PostgreSQL, MongoDB, Airflow, Celery, Superset, VictoriaMetrics.

Мы ожидаем:

• От 5 лет опыта в Data Engineering или смежных инженерных направлениях.
• От 3 лет коммерческого опыта с ClickHouse: глубокое понимание его архитектуры, движков таблиц, оптимизации запросов, партиционирования, шардирования и репликации.
• Опыт проектирования и эксплуатации распределённых data-систем под высокой нагрузкой.
• Понимание принципов работы Kafka и архитектуры потоковой обработки данных.
• Уверенное владение Linux и понимание сетевого стека: TCP/IP, DNS, балансировка, диагностика сетевых проблем.
• Опыт построения и эксплуатации data pipelines и работы с оркестраторами (Airflow или аналогами).
• Понимание принципов работы объектных и распределённых хранилищ.
• Понимание observability: какие метрики необходимо собирать, как строить мониторинг и алертинг, как организовывать централизованный сбор и анализ логов.
• Знание принципов CI/CD и DevOps-подходов применительно к дата-платформам.
• Понимание принципов построения масштабируемых и отказоустойчивых распределённых систем.

Для нас Data Engineer — это не только работа с данными и написание ETL/ELT-процессов. Нам важно, чтобы инженер понимал архитектуру и внутреннее устройство систем, через которые проходят данные, мог находить проблемы на разных уровнях и участвовать в проектировании и развитии дата-платформы целиком.