Data Engineer в Ломбард Белый

Мы — «Ломбард Белый», надежная и стабильная финансовая компания, где IT-направление играет ключевую роль. Сейчас мы ищем Data Engineer, который поможет строить надежную инфраструктуру для работы с данными и прокачает наши аналитические процессы на новый уровень.

Что мы предлагаем:
ГРАФИК: 5/2, возможность гибкого расписания (с учетом часовых поясов и командных встреч).
НАШ ОФИС: Алматы, мкр. Керемет, 7к33 (напротив ТЦ Forum). Можно работать удаленно или в офисе.

Чем предстоит заниматься:

• Разрабатывать и поддерживать надежные ETL/ELT-процессы с использованием Apache Airflow.

• Работать с потоковыми данными на базе Apache Kafka.

• Создавать API-интерфейсы для доступа к данным.

• Проектировать, разрабатывать и оптимизировать хранилища данных (Data Warehouse, Data Lake).

• Интегрировать внутренние и внешние источники данных (AmoCRM, ERP-системы, 1С, рекламные каналы и др.).

• Анализировать производительность и оптимизировать SQL-запросы.

• Настраивать системы мониторинга и обеспечения качества данных.

• Обеспечивать масштабируемость и отказоустойчивость решений.

Что мы ожидаем от кандидата:

• Опыт работы от 4 лет на позиции Data Engineer или аналогичной.

• Отличное знание Python и опыт построения REST API.

• Глубокое понимание принципов Data Warehouse/Data Lake.

• Опыт разработки и поддержки ETL-пайплайнов (Airflow).

• Практический опыт работы с Kafka для обработки потоковых данных.

• Уверенный опыт работы с SQL-базами данных и колоночными БД (ClickHouse или аналогами).

• Навыки оптимизации производительности хранилищ данных и запросов.

• Опыт работы с инструментами обеспечения качества данных (например, Great Expectations).

• Понимание DevOps-практик (Docker, Kubernetes, CI/CD).

• Опыт работы с NoSQL-базами данных (MongoDB будет плюсом).

Будет плюсом:

• Опыт работы с облачными сервисами (AWS, GCP, Azure).

• Знание инструментов обработки больших данных (Spark, Hadoop).

• Опыт работы с инфраструктурой как кодом (Terraform, Ansible).

Почему Ломбард Белый?

• Современный стек: Python, Kafka, Airflow, Docker, Kubernetes — всё, что нужно для развития.

• Гибкость: возможность удаленной работы с гибким началом рабочего дня.

• Постоянный рост: поддерживаем обучение, посещение профильных мероприятий и развитие экспертизы в команде.

• Корпоративные мероприятия: проводим тимбилдинги, встречаемся на оффлайн-корпоративах и поддерживаем общение в команде.

Присоединяйтесь к нам и создавайте лучшие решения в мире данных уже сегодня!

P.S. Эта вакансия также подойдет для Дата инженер, Big Data Engineer, ETL Developer, Senior Data Engineer.