ТКБ Инвестмент Партнерс · Санкт-Петербург

Data Engineer — ТКБ Инвестмент Партнерс

Участие в миграции данных и процессов с MS SQL на Postgres Pro. Построение и сопровождение CDC-процессов из PostgreSQL в...

Висит 21 день

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: python, sql, apache airflow, sqlmesh, postgresql.

Описание вакансии

Обязанности:
  • Участие в миграции данных и процессов с MS SQL на Postgres Pro

  • Построение и сопровождение CDC-процессов из PostgreSQL в DWH на ClickHouse

  • Разработка и поддержка ETL/ELT-пайплайнов (Airflow, Python, SQLMesh) - Оптимизация запросов и структур данных, диагностика проблем производительности

  • Администрирование БД

  • Взаимодействие с пользователями БД по вопросам архитектуры и нагрузки

  • Описание источников и моделей данных в каталоге данных на OpenMetadata

  • Передача экспертизы команде: стандарты, документация, ревью решений

Требования:
  • Высшее образование (ИТ, точные науки, инженерное)
  • Опыт работы от 3-х лет по специальности
  • Глубокое понимание архитектуры PostgreSQL: MVCC, WAL, autovacuum, планировщик, блокировки
  • Опыт работы с HA-кластерами PostgreSQL (Patroni, BiHA или аналоги): понимание механизмов failover и switchover, их влияние на приложения и потоки данных
  • Понимание физической и логической репликации и их влияния на нагрузку
  • Практический опыт построения CDC (Debezium, логическая репликация или аналоги)

  • Умение анализировать планы выполнения и оптимизировать запросы - Опыт проектирования индексов и партиционирования

  • Уверенное владение Python и опыт работы с Apache Airflow Будет плюсом опыт работы со следующими технологиями: Postgres Pro, ClickHouse

  • Опыт эксплуатации HA-кластеров PostgreSQL (Patroni или аналоги)

  • Опыт работы с OpenMetadata или другими каталогами данных

  • Опыт работы с трансформационными пакетами dbt или SQLMesh

Условия:
  • Работа в одной из крупнейших управляющих компаний России
  • Полное соблюдение требований трудового законодательства
  • Бонусы по итогом года
  • Социальный пакет (ДМС + другие виды страхования для работников, дни самозаботы)
  • Корпоративные мероприятия

Вакансия опубликована 14 октября, проверена 05.11.2026. Открыть оригинал.

Ключевые навыки

PythonSQLApache AirflowSQLMeshPostgreSQL

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 183 000 ₽.

Какой опыт нужен?

В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Санкт-Петербург.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 05.11.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

ТКБ Инвестмент Партнерс

ТКБ Инвестмент Партнерс — управляющая компания с безупречной репутацией и более чем 15-летней историей на финансовом рынке. Мы входим в число лидеров отрасли и имеем максимальный рейтинг надёжности «AAA» от агентства «Эксперт РА». Нам доверяют свои капиталы крупнейшие пенсионные фонды, страховые компании и частные клиенты — потому что мы профессиональны, устойчивы и последовательны в своих действи…

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

Стажер в команду Департамента «Занять и сберегать»

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Ценообразование. Uplift-моделирование. Задачи ранжирования. Модели склонности. Look-a-like. Response модели. Работа с регрессионными таргетами. Кластерный и факторный анализ.

Нет опытаДата-сайентистОпубликована 13 октября

Junior data scientist (модели кредитного риска)

Зарплата не указана

Альфа-Банк · Москва

Участвовать в разработке и поддержке моделей кредитного риска для юридических лиц. Анализировать данные, создавать и отбирать признаки для моделей.

Нет опытаДата-сайентистОпубликована 5 октября

Инженер данных

Зарплата не указана

SOLOPHARM · Санкт-Петербург

Развивать внутренний ETL runtime, API и сервисы вокруг данных, а не только собирать разовые скрипты. Делать новые шаги пайплайнов и...

От 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 2 ноября

Специалист по AI-платформе

Зарплата не указана

Galileosky · Пермь

Помогать клиентам использовать AI-платформу: консультировать и сопровождать работу в ней. Разбирать и сопровождать пользовательские сценарии и пилотные проекты.

От 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 2 ноября

AI Solutions Engineer

Зарплата не указана

КРЕДИТ ЕВРОПА БАНК · Казань

Ведение проекта интеграции с LLM от идеи до продакшн-деплоя: проектирование, разработка, тестирование, мониторинг и поддержка. Разработка сервисов на Python...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 9 октября

Научный сотрудник (Data Scientist)

Зарплата не указана

ЦРТ | Группа компаний · Санкт-Петербург

Проектировать evals для LLM-агентов, tool calling, поиска и итоговых ответов. Определять единицу оценки: ответ, вызов инструмента, trace/trajectory или...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 14 октября

Другие вакансии компании

Главный специалист по риск-менеджменту

Зарплата не указана

ТКБ Инвестмент Партнерс · Санкт-Петербург

Оценка кредитоспособности эмитентов (корпоративные облигации, замещающие облигации, еврооблигации) и банков-контрагентов (сделки РЕПО, депозиты). Расчет и мониторинг лимитов концентрации.

От 3 до 6 летКомплаенс-менеджерОпубликована 14 октября

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.