Финтехсервис · Нижний Новгород

Data Engineer — Финтехсервис

Разрабатывать и оптимизировать сложные SQL‑запросы в PostgreSQL (с использованием оконных функций: ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD, SUM OVER).

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: postgresql, docker-compose, grafana, git, apache airflow. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 6.

Описание вакансии

О компании
«Финтехсервис» — один из крупнейших поставщиков трафика на рынке спортивной и финансовой лидогенерации. Мы стремимся к масштабированию, осваиваем новые сегменты рынка лидогенерации и активно работаем с большими данными: разрабатываем новые инструменты и запускаем перспективные проекты.

В данный момент ищем опытного Data Engineer для построения и поддержки надёжных, масштабируемых решений по работе с данными. Вы будете участвовать в создании ETL‑процессов, проектировании хранилищ данных и обеспечении их качества — и всё это в динамично развивающейся финтех‑среде.

Что предстоит делать:

  • разрабатывать и оптимизировать сложные SQL‑запросы в PostgreSQL (с использованием оконных функций: ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD, SUM OVER);
  • создавать хранимые процедуры и функции на PL/pgSQL, триггеры для автоматической валидации, аудита или агрегации данных;
  • проектировать и настраивать партиционирование (Range, List, Hash) и анализировать планы запросов через EXPLAIN ANALYZE;
  • разрабатывать DAG в Apache Airflow: определять зависимости между тасками, использовать PythonOperator, PostgresOperator, BranchPythonOperator, работать с XCom и Variables;
  • писать ETL‑скрипты на Python (с применением pandas, sqlalchemy), обрабатывать данные в форматах CSV, JSON, Parquet;
  • настраивать ETL/ELT‑конвейеры, включая инкрементальную загрузку (по дате, watermark, change log) и оптимизацию работы с большими объёмами данных (чанкинг, пагинация, курсоры);
  • проектировать реляционные базы данных для хранилищ (нормализованные модели 3NF, денормализованные модели «звезда» и «снежинка»), таблицы фактов и измерений, применять SCD Type 1 и Type 2;
  • контролировать качество данных: писать SQL‑проверки на уникальность ключей, отсутствие NULL в критичных полях, статистические отклонения метрик и интегрировать их в пайплайны;
  • работать с Apache Superset: подключать БД, создавать датасеты и визуализации, компоновать интерактивные дашборды, использовать SQL Lab для ad‑hoc‑исследований;
  • контейнеризировать приложения с помощью Docker, при необходимости — знакомиться с Kubernetes;
  • работать с потоковой обработкой данных: Apache Kafka (создание топиков, продюсирование и консьюминг сообщений), CDC‑подходом и инструментами типа Debezium;
  • внедрять принципы DataOps и CI/CD: настраивать пайплайны для кода и конфигураций (GitHub Actions, GitLab CI или Jenkins), запускать линтеры (flake8, pylint) и тесты (pytest);
  • вести версионирование и совместную разработку с использованием Git (ветвление, Pull Request, разрешение конфликтов, rebase);
  • настраивать логирование в пайплайнах и работать с системами мониторинга (Prometheus + Grafana или ELK‑стек) для отслеживания статуса DAG, времени выполнения задач, загрузки БД.

Мы ждём, что вы:

  • уверенно владеете PostgreSQL и умеете писать сложные запросы с оконными функциями;
  • имеете опыт разработки DAG в Apache Airflow и настройки повторных попыток, задержек и алертов;
  • владеете Python на уровне, достаточном для написания ETL‑скриптов (работа с pandas, sqlalchemy, понимание ООП, декораторов, контекстных менеджеров, генераторов);
  • обладаете практическим опытом настройки ETL/ELT‑конвейеров и оптимизации работы с большими объёмами данных;
  • умеете проектировать реляционные БД в контексте хранилищ и документировать схемы (Data Dictionary);
  • знаете принципы контроля качества данных и умеете интегрировать проверки в пайплайн;
  • работали с Apache Superset (подключение БД, создание датасетов, построение визуализаций, компоновка дашбордов);
  • имеете базовые навыки работы с Docker (написание Dockerfile, сборка образов, запуск контейнеров, работа с docker‑compose);
  • понимаете концепцию очередей сообщений и имеете опыт работы с Apache Kafka;
  • знакомы с принципами DataOps и имеете опыт настройки CI/CD‑пайплайнов;
  • уверенно владеете Git и ведёте Code Review;
  • имеете базовый опыт работы с системами мониторинга и понимаете концепцию Data Observability.

Мы предлагаем:

  • интересную работу в динамично развивающейся компании на стыке финансов и технологий;
  • возможность влиять на архитектуру данных и внедрять современные решения;
  • конкурентную заработную плату (обсуждается на собеседовании);
  • официальное оформление по ТК РФ;
  • профессиональное развитие: доступ к обучающим ресурсам, участие в профильных конференциях и митапах;
  • сплочённую команду профессионалов, готовую делиться опытом и поддерживать новые идеи.
  • горячие обеды, кофе и снеки

Вакансия опубликована 15 сентября, проверена 17.09.2026. Открыть оригинал.

Ключевые навыки

PostgreSQLDocker-composeGrafanaGitApache AirflowJSONPythonPrometheus

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: от 1 года до 3 лет. Работать нужно на месте, город — Нижний Новгород.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 17.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

Финтехсервис

Финтехсервис  - это один из крупнейших поставщиков трафика на рынке спортивной и финансовой лидогенерации.  Направление деятельности нашей компании - это создать такой сервис, где каждый пользователь просто и быстро может получить интересующую его информацию по спортивным состязаниям, вне зависимости от того, где он находится. Для этого мы используем самые последние мировые решения в области IT, …

Открытых вакансий: 6

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

ML - инженер (Creator)

Зарплата не указана

СБЕР · Санкт-Петербург

Проектировать и разрабатывать LLM-workflow, AI-агентов и мультиагентные системы: настраивать взаимодействие моделей, работу с контекстом и вызов внешних инструментов.

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 15 сентября

Data Engineer

Зарплата не указана

АРЕАЛ · Санкт-Петербург

Аудит и развитие: Принять текущую инфраструктуру данных, провести ревизию существующих пайплайнов и архитектуры хранилища. Интеграция: Проектирование и разработка надежных ETL...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 14 сентября

Junior Data engineer+analyst (DWH)

Зарплата не указана

Maxima.tech · Казань

БД - MS SQL Server. BI - PowerBI. Оркестратор данных - AirFlow. Сервисы аналитики (Яндекс.метрика, Appmetrica). Подключение новых источников данных (БД, API, файлы).

Можно удалённоОт 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 15 сентября

Quantitative Researcher / Количественный аналитик / Квант-аналитик

Зарплата не указана

Коннективити Солюшнз · Санкт-Петербург

Анализ ликвидности и транзакционных издержек (TCA) на российских и зарубежных площадках. Разработка моделей для оптимальной маршрутизации ордеров (smart order routing...

От 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 14 сентября

Стажер Data scientist

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Участвовать в полном цикле разработки моделей по рискам розничного бизнеса: постановка задачи, сбор данных, разработка ML-модели, подготовка артефактов для...

Нет опытаДата-сайентистОпубликована 14 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.