Московский метрополитен

Data Engineer

Коротко

Data Engineer развивает платформу данных для телеметрии автономного транспорта Москвы (трамваи и метро): архитектура DWH, Spark-пайплайны, подключение новых источников данных. Работа в команде экспертов Московского метрополитена с использованием Python, Trino и Spark. Требуется практический опыт с PySpark, Python, SQL, Data Lake/DWH и понимание ETL/ELT-процессов и распределённой обработки данных. Плюсом будет опыт с Trino+S3, Airflow, Data Vault 2.0 и Scala.

О проекте
Мы ищем талантливого Data Engineer, который готов столкнуться с непростыми задачами в области хранения и обработки больших данных в масштабах петабайт! У вас будет уникальная возможность поучаствовать в развитии платформы данных для работы с телеметрией автономного транспорта Москвы - трамваев и метро, в том числе: в разработке архитектуры DWH, подключении новых сервисов, повышении производительности и стабильности работы платформы.
Почему стоит рассмотреть это предложение?
•Инновационный проект - уникальная возможность повлиять на будущее системы общественного транспорта и развивать ИТ.
•Современные технологии - мы используем современные стеки, такие как Python, Trino и Spark, что позволит вам развиваться в своей профессиональной сфере.
•Динамичная команда - вы будете работать в команде экспертов, которая ценит инновации и сотрудничество.
Что предстоит делать
•Превращать телеметрию автономного транспорта в данные, удобные для анализа: разрабатывать и запускать Spark-пайплайны, продумывать преобразования и проверки качества
•Подключать новые источники данных: разрабатывать интеграции с различными системами и обеспечивать надёжную загрузку данных в хранилище
•Развивать архитектуру Data Lake / DWH
•Вместе с командой формировать общие подходы к разработке, мониторингу и сопровождению пайплайнов
Что ожидаем
•Практический опыт разработки и сопровождения пайплайнов данных
•Опыт работы с PySpark, Python и SQL
•Опыт работы с Data Lake / DWH и понимание принципов построения ETL/ELT-процессов
•Понимание принципов распределённой обработки данных
Будет плюсом
•Опыт работы с Trino+S3
•Опыт оркестрации пайплайнов с помощью Airflow
•Знакомство с Data Vault 2.0
•Знание Scala и опыт её использования для обработки данных
•Опыт развития платформы данных на ранних этапах: от выбора решений до их внедрения и сопровождения
Условия
•Трудоустройство и работа в соответствии с ТК РФ
•Компенсация проезда в пригородных электропоездах
•Льготы на отдых в оздоровительном комплексе метрополитена
•Детский оздоровительный лагерь и детский клуб
•Финансовые условия обсуждаем индивидуально в зависимости от опыта кандидата

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте