Data-инженер (middle+/senior), ритейл
Зарплата не указана
SkillStaff · Москва
Заниматься построением слоистой модели в dbt (staging, intermediate, marts): реализация incremental‑моделей, снимков (snapshots), макросов, настройка Slim CI.
Kuppersberg · Москва
Поддержка и развитие ETL/ELT-процессов: Обеспечение бесперебойной работы существующих пайплайнов данных (ClickHouse, Airflow), исправление ошибок и мониторинг качества данных.
В требованиях: etl, python, sql, dwh, big data.
Мы ищем Junior Data Engineer, который готов погрузиться в существующую инфраструктуру аналитики: разбираться в коде, оптимизировать пайплайны, исправлять баги и добавлять новые процессы. Стек уже настроен — ClickHouse, Airflow, API-интеграции, GitHub.
Но главное — это не просто поддержка. Мы находимся на этапе активного внедрения AI-решений в бизнес-процессы, и перед командой стоят амбициозные задачи по созданию больших продуктов с использованием LLM и RAG. У тебя будет возможность развиваться именно в этом направлении: участвовать в проектировании и интеграции ИИ-компонентов, работать с векторными базами данных, строить пайплайны для подачи контекста в модели.
Обязанности:
Поддержка и развитие ETL/ELT-процессов: Обеспечение бесперебойной работы существующих пайплайнов данных (ClickHouse, Airflow), исправление ошибок и мониторинг качества данных.
Работа с источниками данных: Настройка и поддержка интеграций с внешними источниками через API, а также обработка файлов, поступающих по электронной почте.
Администрирование инфраструктуры аналитики: Работа с базами данных (ClickHouse, PostgreSQL), оптимизация запросов и структуры хранения.
Автоматизация: Написание скриптов на Python для автоматизации рутинных задач по загрузке и трансформации данных.
Работа с Git: Ведение кода пайплайнов в системе контроля версий (GitHub), участие в код-ревью.
Участие в R&D проектах: Активное участие в создании и внедрении новых больших проектов компании, связанных с интеграцией AI/LLM в бизнес-процессы (под руководством старших коллег).
Требования:
Высшее образование;
Желательно дополнительное образование по соответствующему профилю;
Опыт работы: от 1 года до 3 лет коммерческой разработки или администрирования в области Data Engineering.
Язык программирования: Уверенное знание Python.
Базы данных: Практический опыт работы с ClickHouse (создание таблиц, оптимизация, работа с ReplacingMergeTree) и PostgreSQL.
Оркестрация: Опыт настройки DAG'ов в Apache Airflow.
Интеграции: Опыт работы с внешними REST API.
Инструменты: Уверенное владение Git.
Будет преимуществом (плюсом):
Опыт работы с LLM или фреймворками для работы с ИИ (LangChain).
Понимание концепции RAG (Retrieval-Augmented Generation)
внимание к деталям и аккуратность в работе с данными;
инициативность, способность самостоятельно решать задачи и предлагать улучшения;
аналитический склад ума;
системность в принятии решений;
умение работать в команде и взаимодействовать с аналитиками;
навыки приоритизации и ведения нескольких задач параллельно;
ответственность за результат.
Гибкий график работы: 5/2, с 8:00 до 17:00 (либо 9:00 до 18:00);
Оформление согласно Трудовому законодательству РФ;
Работа в комфортабельном офисе, возможен гибридный график или полная удаленка по московскому времени (UTC + 3).
Дружный коллектив
Наличие свободной парковки;
Место работы: г.Химки, МТК ГРАНД 1, ул.Бутаково, 4.
Вакансия опубликована 4 ноября, проверена 05.11.2026. 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 160 000 ₽. В среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 183 000 ₽, то есть предложение сопоставимо с рынка.
В требованиях указано: от 1 года до 3 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Да, на 05.11.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
История торговой марки KUPPERSBERG уходит в начало 2000-х годов. Она была основана немецкой компанией M&G Hausegerate GmbH и начала свою деятельность с производства и продажи кухонных вытяжек, сразу же определив в качестве своего приоритетного рынка Россию. Залогом успеха бренда стали 2 важнейших начала для любого бизнеса: опытные предприниматели и специалисты в области технологий. Именно поэтом…
Открытых вакансий: 1Соседи по направлению с близкими требованиями.
Зарплата не указана
SkillStaff · Москва
Заниматься построением слоистой модели в dbt (staging, intermediate, marts): реализация incremental‑моделей, снимков (snapshots), макросов, настройка Slim CI.
Зарплата не указана
Lamoda Tech · Москва
Рекомендации на Главной странице (нейросетевые кандидаты, LLM-сценарии, ранжирование). Рекомендации на странице продукта (похожие товары, "с этим товаром покупают", Metric...
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.
Зарплата не указана
Альфа-Банк · Москва
Проектировать и развивать RAG-пайплайны: чанкинг, эмбеддинги, ретрив, ранжирование, генерация. Строить и оркестрировать агентов: tool-calling, function calling, циклы агентов...
Зарплата не указана
СалютДевайсы · Москва
Определять и развивать целевую архитектуру платформы данных и ключевых доменных моделей. Проектировать и реализовывать критичные пайплайны и хранилища, обеспечивая надёжность...
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда, машинного обучения и фронтенда, напрямую влияя на...
Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.
Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.