Data Engineer

СБЕР · Москва

  • От 1 года до 3 лет
  • Полная
  • На месте работодателя

Описание вакансии

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

Похожие вакансии

Аналитик данных AI

от 200 000 до 300 000 ₽ на руки
Froza · Москва
От 3 до 6 летПолнаяНа месте работодателя14 октября 2026

BI-аналитик

от 230 000 ₽ до вычета НДФЛ
DANTONE HOME · Москва
От 1 года до 3 летПолнаяГибрид13 октября 2026

Аналитик данных \ Data analyst

до 198 000 ₽ до вычета НДФЛ
АНО Проектный офис по Развитию Туризма и Гостеприимства Москвы · Москва
От 1 года до 3 летПолнаяНа месте работодателяГибрид13 октября 2026

Аналитик данных

от 150 000 до 180 000 ₽ на руки
Элайд Ниппон · Москва
От 3 до 6 летПолнаяНа месте работодателя13 октября 2026