Lead Data Engineer (удаленная работа)

Вакансия: Lead Data Engineer

Описание вакансии

Мы динамичная и инновационная компания, занимаемся IT разработкой для международного холдинга, ведущего свою деятельность в странах Европы.
Реализуем IT решения - высоконагруженную платформу, носящую развлекательный характер. Холдинг существует более 10 лет и обслуживает более 1,000,000 клиентов каждый год.
Наша команда разрабатывает микросервисную платформу с большим количеством модулей: проведение платежей, антифрод-решения, программа лояльности, интеграция с партнерами и многое другое.
Мы считаем, что качество продукта определяют прежде всего люди. На эту позицию мы ищем технологического лидера, который возглавит построение инфраструктуры данных и выстроит коммуникацию с командой бэкенда.

Key Responsibilities:

• Проектирование инфраструктуры данных с нуля. Создание и развитие масштабируемых систем DWH, Data Lake и витрин данных для SaaS-платформы в домене iGaming.

• Реализация высоконагруженных систем сегментации. Разработка механизмов обработки сотен терабайт данных, обеспечивающих сегментацию пользователей в реальном времени с миллисекундным откликом.

• Технологическое лидерство и поддержка среды. Экспертное управление стеком данных и обеспечение надежной работы всей инфраструктуры в условиях постоянного роста нагрузок.

Must Have:

• Опыт от 5 лет в Data Engineering на High-load проектах (FinTech, iGaming, AdTech) работа с объемами данных в десятки/сотни терабайт.
• Свободное владение Python и понимание JVM-стека (Kotlin/Java).
• На уровне чтения владение Go: вы должны понимать логику микросервисов бэкенда для анализа источников данных.

Hard Skills:

• Ядро. Твердое понимание и экспертиза в Data Warehouse (DWH), Data Lakehouse, Data Modeling, ETL/ELT.
• Системы хранения. Глубокая экспертиза в ClickHouse/Аналоги (проектирование Materialized Views, выбор движков таблиц) и PostgreSQL 18.
• Танспорт. Опыт миграции и работы с Kafka (AWS MSK) и NATS JetStream.
• Проектирование данных. Экспертное знание методологий Kimball, Inmon и Data Vault 2.0. Понимание разницы между нормализованными структурами и денормализованными витринами (Data Marts).
• Обработка данных. Опыт работы со Spark/Flink для Real-time аналитики и dbt для трансформаций.
• Инфраструктура. Работа в AWS (S3, RDS, MemoryDB) и аналогичными облачными решениями, с подходом минимизации Vendor Lock-In
• Инженерные практики. Опыт работы с CI/CD для пайплайнов, написание тестов на данные, версиониование схем (например, Confluent Schema Registry).

Soft Skills:

• Умение аргументированно выбирать стек и защищать архитектурные решения перед архитектором и CTO.
• Выстроить процессы взаимодействия с Go-командой бэкенда.
• Готовность нанимать и развивать команду инженеров данных под себя в будущем.

Что мы готовы предложить:

• Три формата работы на выбор: офис, гибрид, удаленка;
• Офис A класса в центре Москвы;
• Трудоустройство по ТК РФ;
• 7 рабочих часов и 1 час гибкий обеденный;
• Гибкое начало рабочего дня с 9 до 12;
• Компенсация расходов на обеды;
• ДМС со стоматологией;
• Компенсация расходов на обучение, курсы английского, спорт;
• Два дополнительных day off в месяц.