Вступить в клуб →
← К вакансиям
Flowwow72/100

Senior Data Engineer

Опубликовано: 12 октября 2026
seniorremoteData-аналитикаfulltimeМоскваrupythonapache icebergtrinoapache airflowapache sparksqlkafkakubernetesdata vaultpysparkdebeziumlanggraph
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на Хабр Карьера — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
Лига Цифровой ЭкономикиМосква, Россияremotefulltimejunior72

Data Engineer

Проект крупного банка ТОП3: разработка хранилища данных для департамента управления рыночными рисками. Задачи — аналитика новых источников, разработка витрин данных, прототипирование, поддержка и доработка текущего функционала, формирование проверок качества данных на стеке Hadoop/Spark/SQL.

apache airflowapache sparkbig datadata martsdata qualitydata vault+16
26 октября 2026
CHOICEITБелград, Сербияremotefulltimesenior74

Data Engineer

Разработка и развитие платформы данных для крупной технологической компании в entertainment-индустрии: проектирование надёжных data pipelines, работа с DWH, ETL/ELT-процессами, моделированием данных и витринами. Требуется сильный SQL и production-уровень Python, опыт с Airflow, Spark и аналитическими СУБД (ClickHouse, Greenplum). Формат — удалённая работа, полная занятость, расширенный пакет бенефитов после испытательного срока.

sqlpostgresqlclickhousegreenplumdwhapache spark+6
9 октября 2026
RWBМоскваremotefulltime82

Data Engineer в Локализацию

Команда строит платформу данных для ML-специалистов и аналитиков рекомендательных систем: озёрное хранилище на Iceberg, Spark/Trino, Airflow, Kafka и ClickHouse. Нужен инженер для проектирования хранилищ, настройки DQ-процессов, feature store и семантического слоя.

sqlpythonapache airflowhadoopsparkhdfs+6
23 октября 2026
RWB (Wildberries и Russ)Москва, Россияremotefulltime78

Аналитик данных в команду аналитики ценообразования

Анализ ценообразования и скидочных механик маркетплейса: оценка влияния цен и скидок на продажи, выручку и маржинальность, проверка гипотез и продуктовые исследования. Работа с большими объёмами данных на стеке SQL (ClickHouse, Trino, PostgreSQL), Python (Pandas, PySpark), Airflow и BI-дашбордами, подготовка рекомендаций для бизнеса.

sqlpythonclickhousepostgresqltrinopandas+6
22 октября 2026