Разрабатывать автоматизированные проверки качества данных (SQL, PySpark, SparkSQL). Проектировать и поддерживать правила Data Quality для новых источников данных.
Компания набирает: 30 вакансий
Работодатель открыл эту же позицию ещё в одном городе: Санкт-Петербург.
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: python, linux, postgresql, grafana, metadata. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 30.
Описание вакансии
Основные задачи:
Разрабатывать автоматизированные проверки качества данных (SQL, PySpark, SparkSQL)
Проектировать и поддерживать правила Data Quality для новых источников данных
Разрабатывать и сопровождать Data Contracts
Анализировать схемы данных, RFC и бизнес-правила
Интегрировать проверки качества в существующие ETL -пайплайны (Airflow)
Настраивать мониторинг качества данных (Grafana, PostgreSQL Metadata Store)
Анализировать инциденты качества данных и искать первопричины
Развивать библиотеку повторно используемых DQ-проверок
Взаимодействовать с Data Engineers, аналитиками и заказчиками данных
Наши ожидания:
Хорошее знание SQL (сложные запросы, оптимизация)
Опыт работы с Python (Pandas, PySpark) для анализа данных и автоматизации
Понимание устройства DWH, ETL/ELT, Data Lake, Data Lakehouse (слои bronze/silver/gold)
Опыт тестирования данных (ETL testing, DWH testing, Data Quality)
Опыт работы с Git. Базовое понимание CI/CD
Опыт работы с инструментами Big Data (S3, Spark, Airflow)
Будет плюсом:
Опыт работы с Great Expectations, dbt tests, Soda или кастомным решением
Опыт работы с OpenMetadata или другими дата-каталогами (DataHub, Arenadata Catalog, Apache Atlas)
Опыт работы с Data Contracts
Что мы предлагаем:
Здоровье и спорт:
ДМС + стоматология
Корпоративные скидки в фитнес-клуб World Class
Корпоративный тариф на абонементы FITMOST
Программа корпоративных скидок Best Benefits – на спорт и не только
Спортивные мероприятия (турниры по футболу, волейболу, киберспорт, забеги, шахматы)
Обучение и развитие:
Курсы английского языка, в том числе с носителем языка
Сообщества по интересам: вместе читаем книги, ходим на интересные мероприятия и делимся маршрутами путешествий
Внешние профессиональные курсы и конференции, сертифицированное обучение, которые вы выбираете сами
Билеты со скидкой в Музей криптографии для сотрудников и их семей
А также:
Работа в гибридном формате
Комфортные офисы с кофе-поинтами и разнообразными снеками каждый день
Насыщенные и яркие корпоративные праздники
Классный мерч
Вакансия опубликована 22 октября, проверена 26.10.2026. 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.
Спросите нейросети о вакансии
Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель
Вопросы по этой вакансии
Сколько платят на позиции «Data Quality 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 1 года до 3 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 26.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
«Криптонит» — российская технологическая и научно-исследовательская группа компаний, входит в структуру российского многопрофильного ИТ-холдинга «ИКС».
Мы разрабатываем ПО и программно-аппаратные комплексы для хранения, обработки и анализа больших данных с помощью моделей машинного обучения. Проводим научные исследования в области криптографии, информационной безопасности и искусственного интелле…
Разрабатывать прототипы и MVP агентных систем на базе OpenClaw, Hermes или аналогичных фреймворков. Проектировать агентные сценарии: планирование, использование инструментов, управление...
Разработка и деплой мультиагентных систем, осуществляющих обработку и генерацию коммуникаций в режиме реального времени. Проработка архитектуры хранилища данных, а также...
Писать production код и выводить его в ПРОМ. Улучшать процесс построения моделей, разрабатывать собственные прикладные модули командного фреймворка разработки для...
Алгоритмическая модерация контента: detection, segmentation, classification изображений. Извлечение ключевой информации (KIE) из объявлений. Feature engineering и стандартизация товарных данных.
Можно удалённоБолее 6 летДата-сайентистОпубликована 23 октября
Проводить тестирование компонентов продукта (внешние и внутренние интеграции, сервисы, API). Реализовывать сценарии автоматизированного тестирования. Прогонять пайплайны и формировать отчеты о...