Spectr · Волгоград

Data Engineer — Spectr

Собирать, обрабатывать и анализировать данные из транзакционных систем; контролировать качество и целостность. Разрабатывать, внедрять и поддерживать ETL-процессы для интеграции...

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: sql, apache airflow, data warehouse, etl.

Описание вакансии

Spectr — это IT-компания, специализирующаяся на разработке высоконагруженных цифровых сервисов для бизнеса. В компании есть 2 направления работы: заказная разработка и аутстаффинг специалистов.

Кого мы ищем:

Ищем Data Engineer для сложных технических задач: проектирование архитектуры, рефакторинг, интеграция систем и вывод решений в production.

Чем предстоит заниматься:

  • Собирать, обрабатывать и анализировать данные из транзакционных систем; контролировать качество и целостность.
  • Разрабатывать, внедрять и поддерживать ETL-процессы для интеграции разнородных источников.
  • Создавать и сопровождать витрины данных под бизнес-задачи; согласовывать их с аналитиками.
  • Оптимизировать архитектуру и производительность хранилищ (индексы, партиционирование, форматы хранения).
  • Проектировать и поддерживать надёжные, масштабируемые data pipelines.
  • Мониторить ETL и хранилища, оперативно устранять сбои и задержки.
  • Документировать схемы БД, ETL-логику и правила трансформации.
  • Участвовать в развитии стратегии работы с данными: автоматизация, улучшение качества, внедрение новых инструментов.

Обязательные требования:

  • SQL: продвинутый уровень — сложные запросы, оптимизация планов, оконные функции, хранимые процедуры, триггеры.
  • ETL/оркестрация: практика с Apache Airflow (DAG, сенсоры, операторы, управление зависимостями).
  • Data Warehouse: знание Kimball/Inmon, построение схем «звезда» и «снежинка», работа с витринами.
  • BI-системы: опыт с Tableau / Power BI / Looker; подготовка данных для визуализации, семантические слои, дашборды.
  • Реляционные БД: MSSQL, PostgreSQL, MySQL, Oracle (проектирование схем, чтение ER-диаграмм).
  • Готовность документировать решения и понятно излагать мысли устно и письменно.

Что мы предлагаем:

  • Конкурентную зарплату, обсуждаемую индивидуально.
  • Возможность работать удаленно.
  • Доступ к нашей библиотеке курсов.
  • Проекты в разных нишах с интересными и масштабными задачами.
  • Возможность профессионального развития внутри команды экспертов.
  • Работа в дружелюбной и профессиональной атмосфере.

Вакансия опубликована 7 сентября, проверена 18.09.2026. Открыть оригинал.

Ключевые навыки

SQLApache AirflowData WarehouseETL

Как откликнуться

Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую. Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова. Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье как быстро найти работу.

Вопросы по этой вакансии

Сколько платят на позиции «Data Engineer»?

Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 200 000 ₽.

Какой опыт нужен?

В требованиях указано: более 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 18.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

Spectr

Привет! Спектр — аккредитованная IT-компания, входит в Ассоциацию РУССОФТ. Разрабатываем и внедряем сложные цифровые продукты с фокусом на автоматизацию бизнес-планирования и IBP-процессов, а также усиливаем и ускоряем команды клиентов в формате аутстаффинга.…

Открытых вакансий: 3

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

Data Scientist (Middle)

Зарплата не указана

Farpost IT · Владивосток

Подготовкой математического ядра для сервисов, связанных с поиском на Фарпосте. Помогать улучшать инфраструктуру и внедрять современные инженерные практики для наших...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 16 сентября

Data Scientist - стажер

Зарплата не указана

«Zunami» · Калининград

Построение пайплайнов для решения задач страхового скоринга. Тестирование новых алгоритмов и подбор гиперпараметров, тестирование методов глубокого обучения для задач классификации.

Нет опытаЧастичнаяДата-сайентистОпубликована 11 сентября

Дата-инженер (ученик)

Зарплата не указана

Aston · Санкт-Петербург

Онлайн-интенсив 1 месяц. Вы изучаете теорию и отрабатываете ее с помощью практических заданий. Обучение на онлайн-интенсиве можно совмещать...

Нет опытаСтажировкаДата-сайентистОпубликована 11 сентября

Инженер поддержки с SQL (г. Самара)

Зарплата не указана

Haulmont · Самара

Сопровождение системы электронного документооборота: Детальное понимание предметной области заказчика. Установка, настройка и обновление системы на серверах заказчика (удаленно/очно).

От 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 11 сентября

Data Scientist / Deep Learning Engineer

Зарплата не указана

СБЕР · Нижний Новгород

Анализировать новые подходы, разбирать научные статьи, генерировать и проверять гипотезы для улучшения качества работы генеративных рекомендательных моделей. Имплементировать гипотезы на...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 7 сентября

Стажер ML-разработчик (LLM / AI Agents)

Зарплата не указана

ЛАНИТ · Москва

Поддержка и доработка текущих приложений, разработка новых модулей и сервисов. Обёртка моделей в API, контейнеризация (Docker), мониторинг. Участие в работе...

Можно удалённоНет опытаСтажировкаДата-сайентистОпубликована 10 сентября

Другие вакансии компании

Аналитик данных

Зарплата не указана

Spectr · Воронеж

Описывать источники, атрибутный состав, правила преобразования и использования данных. Участвовать в проектировании DWH, ODS, DDS и аналитических витрин.

Можно удалённоБолее 6 летАналитик данныхОпубликована 7 сентября

Расчёты по этой вакансии

Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.

Ещё по направлению

Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.