Amarcon · Нижний Новгород

Data Engineer — Amarcon

Амаркон — российская компания с 15-летним опытом в области информационных технологий. Разрабатываем и внедряем собственные решения класса ECM, PIM, DAM...

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: python.

Описание вакансии

О компании
Амаркон — российская компания с 15-летним опытом в области информационных технологий. Разрабатываем и внедряем собственные решения класса ECM, PIM, DAM, BI, порталы и сервисы для e-commerce, а также осуществляем заказную разработку и интеграцию партнерских продуктов. Среди клиентов: X5 Group, Tele2, Русатом Сервис, НЛМК, Metro CC, Лента и другие.

Задачи
● Разрабатывать интеграционные решения на BigData: сбор, трансформация и загрузка данных из API, логов, БД, CRM в Data Lake и DWH.
● Проектировать и развёртывать ETL/ELT-пайплайны на Airflow, Apache Nifi (или аналогах) с автоматизацией, мониторингом и обработкой ошибок.
● Оптимизировать производительность запросов и хранилищ: партиционирование, индексы, настройка Hive/Spark, работа с форматами Parquet/ORC/Avro.
● Обеспечивать качество и безопасность данных: валидация, дедупликация, управление доступом, маскировка PII.
● Участвовать в архитектурных решениях (DWH vs Data Lake, batch vs stream, CDC), разрабатывать документацию и архитектурные схемы.
● Участвовать в код-ревью, выстраивании CI/CD, оперативно реагировать на инциденты.

Требования
● Python: уверенное владение (pandas, requests, ООП, паттерны).
● Java или Groovy: чтение и доработка кода - ОБЯЗАТЕЛЬНО
● Продвинутый SQL: оконные функции, CTE, JOIN-ы, чтение execution plan, оптимизация, индексы, партиционирование.
● Реляционные СУБД: PostgreSQL, MySQL, Oracle, MsSQL и др.
● Понимание DWH и Data Lake.
● Hadoop-экосистема: HDFS, Yarn, Hive или аналоги.
● Форматы данных: Parquet, ORC, Avro.
● Spark (PySpark/Scala): чтение/запись, оптимизация, партиционирование.
● Airflow, Apache Nifi или аналоги (Talend, Informatica, SAP BW) — проектирование, разработка, сопровождение.
● Настройка мониторинга, обработки ошибок, логирования.
● Docker (сборка, контейнеризация).
● Деплой в Rancher или Kubernetes.
● Git (консоль: ветки, мерж, конфликты).
● Понимание CI/CD, код-ревью.

Желательно:
● Администрирование Unix/Linux.
● Мониторинг (Zabbix, Grafana).
● Ansible.
● Архитектурные схемы.
● Безопасность данных (Ranger, маскировка).
● Облачные платформы (AWS/GCP/Azure: S3, EMR/Dataproc, IAM, VPC).

Мы предлагаем
● Удалённая работа
● Официальное оформление (ИП)

Вакансия опубликована 22 сентября, проверена 24.09.2026. Открыть оригинал.

Ключевые навыки

Python

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.

Спросите нейросети о вакансии

Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель

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 160 000 ₽.

Какой опыт нужен?

В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 24.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

Amarcon

Компания Amarcon - системный интегратор и разработчик e-commerce систем. Мы работаем с 2011, продаем готовые решения, кастомизируем существующие решения и разрабатываем продукты с нуля под специфику клиента. Наши клиенты: X5 Group, РусАтом, Lenta, Castorama, Tele2, Mercedes Russia, Porsche и другие. Наша команда - это наш ключевой фактор успеха. Наши ценности - то, на что мы опираемся в работе…

Открытых вакансий: 3

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

Lead CV Data Scientist (SberAI)

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Анализ требований на разработку моделей и выработка плана решения. Разработка моделей компьютерного зрения для обработки данных дзз (спутниковые снимки, инфракрасная...

Более 6 летДата-сайентистОпубликована 21 сентября

Lead Data Scientist/Руководитель направления (NLP)

Зарплата не указана

Ингосстрах · Москва

Создание чат-ботов с RAG на базе LLM. Разработка рекомендательной системы (анализ настроений, создание психологического профиля пользователей, сегментация клиентов, персонализация...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 21 сентября

Senior Data Engineer (MLops)

Зарплата не указана

X5 Tech · Москва

Команда Данные и Мониторинги вертикали Орбита занимается формированием данных для процессов ценообразования X5. Разрабатывать собственную систему мониторинга цен и...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 21 сентября

Senior Data Scientist (Forecasting SberAI)

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Анализ требований и проектирование архитектуры решений на стыке классического forecasting и LLM. Разработка гибридных прогнозных моделей: от традиционных задач (временные...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 21 сентября

ML-разработчик/Data Scientist (портал Рамблер)

Зарплата не указана

Rambler&Co · Москва

Разрабатывать и тестировать алгоритмы на базе LLM для генерации вопросов, ответов и кратких пересказов. Работать с RAG-подходами: подготовка данных...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 22 сентября

Другие вакансии компании

DevOps-инженер

Зарплата не указана

Amarcon · Ульяновск

Амаркон — российская компания с 15-летним опытом в области информационных технологий. Разрабатываем и внедряем собственные решения класса ECM, PIM, DAM...

Можно удалённоОт 3 до 6 летDevOps-инженерОпубликована 22 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.