← К каталогу
SE

Selectel

Data Engineering Team Lead

ГибридLeadСанкт-Петербург, Россия20 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 подтверждение5 мин. назад
Впервые замечена20 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Команда развивает корпоративное DWH на ClickHouse с нуля — хранилище уже в проде и влияет на ключевую отчётность компании, но проект в стадии активного роста: круг потребителей и объём задач быстро расширяются.

Предстоит не просто поддержать этот рост, а выстроить его правильно — так, чтобы данные оставались быстро доступными и при этом не теряли единую версию правды.

Формат работы — гибкий гибридный формат в Санкт-Петербурге.

Основные задачи

  • Прямое управление командой дата-инженеров: постановка задач, приоритизация, код-ревью, менторство, найм (в том числе предстоящий найм сеньора в команду)
  • Отвечать за архитектура DWH: слои raw → stg → prep → core → dmt
  • Проектное управление: roadmap развития DWH
  • Управление доступом к данным: ролевая модель, права, гранты, распределение ресурсов хранилища между растущим числом потребителей
  • Выстраивание процессов: CI/CD, Data Quality, Data Governance, дежурства и инцидент-менеджмент, стандарты разработки data pipelines и dbt моделей
  • Выстраивание взаимодействия DE с бизнес-аналитиками, продуктовыми аналитиками, BI и другими потребителями данных

Мы ожидаем

  • Опыт работы тимлидом дата-инженеров от 2 лет: реальный опыт постановки задач, проведения код-ревью, найма и развития сотрудников — не только техническая экспертиза
  • Уверенный опыт с ClickHouse и dbt в проде
  • Опыт построения или развития DWH по dimensional modeling / методологии Kimball
  • Сильный SQL и понимание оптимизации запросов в ClickHouse (партиционирование, движки, materialized views, инкрементальная загрузка)
  • Опыт работы с оркестраторами (Airflow или аналог)
  • Python на уровне дата инженерных задач (ETL/ELT, автоматизация, интеграции с API)
  • Опыт выстраивания Data Quality процессов (тесты, мониторинг аномалий, документация)
  • Опыт CI/CD и работы с git-flow

+100 к резюме

  • Опыт управления доступом к данным: ролевые модели, гранты, разграничение прав в хранилище на несколько команд-потребителей
  • Опыт внедрения…

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

ИсточникHeadHunter / Team Lead / RU