ГН
ГНИВЦ
Data Engineer / ETL-разработчик
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 подтверждение20 мин. назад
Впервые замечена17 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
Описание вакансии
IT-компания GNIVC - партнер государственных компаний и лидеров российского бизнеса, разработчик и системный интегратор крупнейших государственных информационных систем, а также коммерческих решений для налогового мониторинга.
- Компания входит в ТОП-100 лучших работодателей страны и на 9-м месте в категории «IT-компании» 2025 года по рейтингу работодателей hh среди крупных компаний
- Мы в 25% лучших по уровню счастья среди компаний отрасли IT и России 2025 по версии Happy Job
- У нас есть ИИ-песочница - среда для экспериментов и реальных проектов на современных опенсорс-больших языковых моделях. Здесь можно применять ИИ для оптимизации своей работы, автоматизации процессов и реализации собственных идей от гипотезы до результата
- Являемся аккредитованной ИТ-компанией
Обязанности:
- разработка и сопровождение процессов обработки данных;
- проектировать, разрабатывать и сопровождать ETL/ELT-процессы загрузки данных из источников в Озеро данных на базе Hadoop;
- разрабатывать и поддерживать пайплайны загрузки и трансформации данных, обеспечивать их стабильную работу и мониторинг;
- обеспечивать согласованность, полноту и качество данных на всех этапах жизненного цикла (сбор → хранение → трансформация → представление);
- работа с СУБД и хранилищами Проектировать и оптимизировать схемы хранения данных в PostgreSQL: таблицы, индексы, транзакции, процедуры;
- разрабатывать и сопровождать модели данных в ClickHouse: схемы таблиц, партиционирование, тиры хранения, материализованные представления;
- разрабатывать и сопровождать SQL-конфигурации для сборки цепочек событий процессов по задачам от аналитиков;
- заниматься тонкой настройкой тяжелых Spark-расчетов на кластере: искать узкие места через Spark UI, убирать лишние пересчеты и бороться с перекосами данных;
- поддерживать витрины данных для отчётов и аналитики заказчиков. Устранять узкие места производительности, выявлять и исправлять ошибки в данных;
- контролировать актуальность, корректность и…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.
ИсточникHeadHunter / Developers / RU / between3And6