Data Engineer

Обязанности: Разработка и поддержка ETL-пайплайнов на PySpark (обработка данных в Data Lake: Trino+Iceberg, HDFS); Проектирование и написание DAG в Apache Airflow; Загрузка сырых данных и слоя DDS в Iceberg; Построение финальных витрин данных в PostgreSQL (денормализация, агрегации); Написание и оптимизация сложных SQL-запросов (в т.ч. оконные функции, CTE); Поддержка контроля качества данных: реализация проверок и алертов в пайплайнах; Оптимизация производительности: батчинг, партиционирование Iceberg, настройка Spark; Взаимодействие с аналитиками BI для корректного построения источников данных под Qlik и Power BI; Мониторинг пайплайнов (SLA-контроль, логи, ретраи, обработка сбоев). Требования: Стек технологий (обязательно к работе): Python, PySpark, Apache Airflow, Trino, Apache Iceberg, HDFS, PostgreSQL, Scrum; Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет (именно для data-инженерии, не веб); Опыт работы с PySpark от 1 года (чтение/запись в Hive/Iceberg, трансформации, оптимизация); Опыт написания DAG в Apache Airflow ; Хорошее понимание Iceberg (схема эволюции, time travel, MERGE, партиционирование) в связке с Trino; Продвинутый SQL (оконные функции, CTE, объединения, подзапросы) на PostgreSQL-подобных диалектах; Опыт проектирования витрин в PostgreSQL (денормализация, агрегации, SCD Type 2); Понимание контроля качества данных; Опыт оптимизации ETL-пайплайнов (работа с большими объёмами, избегание дрейфа схемы, настройка Spark); Понимание работы распределённых систем (принципы MapReduce, shuffle, партиционирование); Готовность взаимодействовать с BI-разработчиками: понимание Qlik и Power BI. Условия: Официальное трудоустройство и стабильная заработная плата; Удалённый формат работы; Возможности профессионального и карьерного роста внутри банка; ДМС после испытательного срока.