Senior Data Engineer
Зарплата не указана
Miractal · Москва
Развивать потоковую загрузку событий из RabbitMQ в ClickHouse: подключать новые потоки, настраивать дедупликацию и backfill исторических данных. Строить холодное хранилище...
Techno Diasoft · Москва
Привет ! Мы компания Techno Diasoft - аккредитованная IT компания, созданная в 2008 году. Специализируемся на разработке высоконагруженных FinTech проектах, создании умных устройств, голосовых ассистентов, а также…
Привет!
Мы компания Techno Diasoft - аккредитованная IT компания, созданная в 2008 году.
Специализируемся на разработке высоконагруженных FinTech проектах, создании умных устройств, голосовых ассистентов, а также разработке инновационных решений в области биометрии и искусственного интеллекта. Флагманским продуктом компании является автоматизированная банковская система xBank.
Мы постоянно растем: присоединяются новые таланты, появляются инновационные проекты, и нас выбирают ведущие банки, финансовые компании и инновационные предприятия. В настоящее время в компании работает более 300 сотрудников.
О проекте и задачах:
Сейчас мы в поиске Data Engineer, который присоединится к одному из наших актуальных проектов.
Основной стек: Hadoop + spark.
Вспомогательный стек: Bitbucket, Nexus, sberTrack(аналог Atlassian Confluence).
Требования:
Будет плюсом:
Мы заботимся о наших сотрудниках и предлагаем:
Вакансия опубликована 12 октября, проверена 22.10.2026. Открыть оригинал.
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.
Работодатель указал вилку до 240 000 ₽. В среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 174 000 ₽, то есть предложение сопоставимо с рынка.
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Да, на 22.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Techno Diasoft - надежный технологический партнер для клиентов и команда единомышленников для своих сотрудников. Компания была создана как R&D подразделение российских компаний - "Диасофт" и "Технос-К" - ведущих российских разработчиков ПО для финансовой сферы. Более 16 лет на рынке IT услуг в инновационных разработках программного обеспечения для крупных банков, финансовых предприятий и корпора…
Соседи по направлению с близкими требованиями.
Зарплата не указана
Miractal · Москва
Развивать потоковую загрузку событий из RabbitMQ в ClickHouse: подключать новые потоки, настраивать дедупликацию и backfill исторических данных. Строить холодное хранилище...
Зарплата не указана
СимбирСофт · Самара
50+ клубов по интересам и профессиональных сообществ внутри компании.
Зарплата не указана
X5 Tech · Москва
Решать оптимизационные и ML задачи в IBP, связанные с планированием товаропотока, отвечать за техническое развитие продукта, глубоко погружаться в бизнес...
Зарплата не указана
АстраЗенека · Москва
Исследование и внедрение современных архитектур, а также подходов к обучению моделей. Разработка AI-агентов прогнозирования. Агрегация прогнозов – объединение результатов агентов...
Зарплата не указана
Платформа Национальной Технологической Инициативы · Москва
Инвентаризировать источники, владельцев, структуру данных и ограничения доступа. Строить и поддерживать загрузку, очистку, преобразование и обновление данных. Готовить документы и...
Зарплата не указана
Employcity · Брянск
Проектирование и встраивание новых потоков данных в уже существующие системы. Выстраивание многослойной архитектуры хранения from scratch для новых проектов.
Зарплата не указана
Techno Diasoft · Москва
Простой и быстрый процесс собеседований: беседа с HR, одно техническое интервью (примерно 1 час), предложение о работе.
Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.
Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.