Senior Big Data Engineer (Data Platform) (удаленная работа)
30 сентября 2026
Уровень зарплаты:
з.п. не указана
з.п. не указана
Требуемый опыт работы:
Не указан
Не указан
Вакансия: Senior Big Data Engineer (Data Platform)
Описание вакансии
Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать и совершенствовать лучшую на рынке платформу данных электронной коммерции нового поколения;
- Проектировать и разрабатывать ETL пайплайны на Airflow для Spark (Batch, Streaming), Iceberg, Trino;
- Оптимизировать действующие пайплайны и джобы на Spark - мониторить нагрузку на кластер и оптимальность затрачиваемых джобами ресурсов и если необходимо оптимизировать;
- Взаимодействовать с аналитиками и ML специалистами для создания/развертывания инструментов и наборов данных, соответствующих их вариантам использования - поддерживать регулярные связи с data ops для развития дата-платформы;
- Анализировать и внедрять инструменты инжиниринга данных (Lineage, DQ);
- Проектировать хранилища данных на основе k8s, настраивать производительность, мониторинг, планировать емкости кластера и другой инфраструктуры - думать над тем что и как грузить и в каких партициях;
- Решать задачи, связанные с внедрением облачной инфраструктуры - разрабатывать новую архитектуру хранилища
- Проводить code review и принимать участие в архитектурных решениях по дата платформе в команде.
Мы ожидаем:
- Kubernetes - понимание ресурсной модели, просмотр конфигураций, troubleshooting.
- Опыт работы с Hadoop (HDFS, Hive Metastore)
- Опыт работы со Spark (spark SQL, streaming, понимание ньюансов работы с pyspark);
- Apache Icberg владение процедурами, snapshots, maintenance
- Глубокое понимание Airflow (2, 3) идемпотентность, assets, backfills
- Уверенное знание Git, CI/CD;
- Python, Scala/Java ООП, проектирование библиотек, интеграционные/юнит тесты;
- Хорошее понимание СУБД, SQL;
Будет плюсом:
- Опыт работы с Docker (уверенное владение для поднятия локального окружения проекта);
- Опыт работы с Kafka понимание архитектуры и слабых мест;
- Опыт с облачными технологиями: преимущественно Yandex Cloud;
- Опыт с Clickhouse.
- AI-native подход к разработке: активное использование Claude Code / Codex и подобных инструментов, опыт построения harness-систем агентов с инструментами, автоматизации через LLM, RAG.
