Senior Data Engineer

О позиции

Вы будете частью команды клиентского банка с продуктовым подходом к развитию бизнеса. Ваша задача — проектировать, строить и поддерживать масштабируемые решения для аналитики данных и бизнес-инициатив клиента. Проект полностью удалённый, вы можете работать из любой из принимающих стран ЕС. Компания работает в быстрорастущей группе технлогических услуг с более чем 1500 специалистами.

Чем заниматься

• Проектирование и разработка надёжных data pipelines и ETL-процессов
• Сотрудничество с аналитиками данных и бизнес-стейкхолдерами для понимания требований
• Обеспечение точности, целостности и безопасности данных на всех этапах жизненного цикла
• Мониторинг и оптимизация решений по обработке и хранению данных
• Следование Git-based практикам контроля версий для качества кода
• Использование Jira для отслеживания задач проекта
• Документирование процессов, рабочих потоков и архитектуры системы
• Техническая поддержка и решение проблем с данными

Что ждут

• 5+ лет опыта работы Data Engineer
• Понимание принципов и лучших практик инженерии данных
• Опыт работы с кредитными продуктами или продуктами сбережений в банках
• Профiciência в SQL и Python
• Знание облачных платформ (Azure, AWS, GCP) и data warehousing
• Опыт работы с версиями кода (Git) и инструментами управления проектами (Jira)
• Понимание практик quality control данных и reconciliation методов
• Отличные коммуникативные навыки и умение работать в команде
• Английский язык на уровне минимум B2+

Будет плюсом

• Опыт работы в финтех-секторе или banking
• Знание методологий Agile/Scrum
• Опыт работы с реестрами данных (data catalogs)
• Наличие сертификаций в облачных платформах
• Опыт менторства младших инженеров

Условия

• Полностью удалённая работа
• Гибкий график работы
• Возможность работать с международными проектами
• Договор независимого подрядчика или B2B
• Работа в разнородной мультикультурной команде
• Проекты по всей Европе, UK, US и MENA регионам

Навыки

• Python
• SQL
• Apache Airflow
• Apache Kafka
• Spark
• ETL
• Data Warehousing
• Git
• Jira
• Azure
• AWS
• GCP
• PostgreSQL
• Snowflake
• dbt
• Reconciliation

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о вашем опыте построения ETL-процессов и data pipelines в продакшене
2. Как вы обеспечиваете качество и целостность данных в ваших решениях? Какие методы проверки используете?
3. Опишите ситуацию, когда вам пришлось оптимизировать медленный процесс обработки данных. Что изменили и какой был результат?
4. Какой опыт работы с банковскими продуктами (кредиты, сбережения) у вас есть и какие специфики учёта вы знаете?
5. Как вы организовываете документацию процессов и архитектуры в команде? Какие инструменты используете?