← К каталогу
ЭР

ЭР-Телеком Холдинг

Старший инженер данных

ОфисSeniorСанкт-Петербург, Россия2 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение8 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Чем предстоит заниматься:

  • Проектировать и оптимизировать масштабируемые пайплайны обработки данных (batch и streaming) на базе Airflow, Spark, Hadoop, ClickHouse;
  • Поддерживать высокое качество данных (валидация, профилирование, мониторинг) и своевременную поставку признаков для аналитики и машинного обучения;
  • Участвовать в разработке AI/ML сервисов в рамках Корпоративного центра ИИ.

Мы предлагаем: ​​​​

  • Возможность присоединиться к профессиональной, высоко мотивированной и результативной команде, перспективы карьерного роста;
  • Официальное трудоустройство в аккредитованный IT-актив, оплачиваемые отпуск, командировки, больничные;
  • Рыночную заработную плату по результатам собеседования;
  • ДМС со стоматологией после испытательного срока, 100% компенсацию больничного;
  • Корпоративный зарплатный проект для сотрудников со специальными выгодными предложениями в "Урал ФД Банке";
  • Комфортные офисные условия;
  • Корпоративные программы от наших партнеров;
  • Бонусное подключение к телеком-услугам Дом.ru по тарифу «Сотрудник»;
  • Яркую корпоративная жизнь и дружелюбную атмосферу в коллективе профессионалов!

Мы ждём от кандидата:

  • Наличие высшего образования (информационные системы или т.п.);
  • Опыт работы от 3-х лет;
  • Продвинутое владение SQL (ClickHouse, Hive, реляционные СУБД), оптимизация запросов и структур хранения;
  • Продвинутое владение Python, PySpark и основы Scala для разработки и оптимизации пайплайнов на Spark;
  • Опыт работы с Hadoop/HDFS, интеграцией с объектными хранилищами (S3) и потоковой обработкой (Kafka);
  • Проектирование и сопровождение устойчивых ETL/ELT-процессов в Airflow;
  • Навыки работы с Git, CI/CD и инструментами анализа (Jupyter, DataSphere).

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU