Data Engineer в команду SMT

Мы строим корпоративную дата‑платформу следующего уровня — новый сервис с амбициозной задачей: трансформировать наработки компании в единое стандартизированное решение для работы с данными. Отказываемся от легаси, проектируем архитектуру заново, сохраняем лучшее (например, Apache Spark) и постепенно переносим существующие пайплайны на новую платформу.Начинать с нуля — не значит «с чистого листа». Это возможность заложить фундамент, который будет надёжным, масштабируемым и понятным десяткам инженерных команд. Именно сейчас мы переопределяем техстек, архитектурные подходы и процессы — и сейчас у тебя есть шанс поучаствовать в запуске платформы, куда будут стекаться все корпоративные данные.Что предстоит делатьРазрабатывать с нуля MVP новой дата‑платформы и инфраструктуры для ingest/transform.Мигрировать существующие пайплайны с Hadoop/HDFS на новую архитектуру (S3, Kafka, Spark, ClickHouse).Работать с большими объёмами данных и высоконагруженными Kafka‑топиками.Строить отказоустойчивые пайплайны обработки и доставки данных.Участвовать в архитектурных решениях, внедрять best practices хранения, мониторинга и качества данных.Проектировать витрины данных под продуктовую и управленческую аналитику (OLAP).Сопровождать миграцию BI‑отчётов на новую платформу (например, DataLens, Power BI).Почему это интересноТы действительно будешь создавать платформу с нуля — не просто настраивать Airflow, а проектировать архитектуру верхнего уровня с безопасностью, мониторингом и многопользовательской нагрузкой.Влияешь на технологический курс всей компании: твои решения будут использовать десятки команд.Работаешь с современным стеком: Spark 3+, Kafka, S3, ClickHouse и BI‑инструментами.Сможешь реализовать технические решения, которые трудно внедрить в рамках существующих подходов.Решаешь серьёзные инженерные задачи: миграция с Hadoop, масштабируемость, отказоустойчивость и строгие SLA по доставке данных.Мы будем рады специалисту, которыйИмеет 3+ лет опыта на позиции Data Engineer / Big Data Engineer.Хорошо понимает, как работает Spark и умеет его готовить.Работал с ClickHouse и знает, как «выжать» из него максимум.Имеет опыт работы с высоконагруженной Kafka (десятки / сотни тысяч событий в секунду).Знаком с построением дата‑архитектуры (DWH, Lake, OLAP, ETL/ELT, Data Governance).Умеет проектировать пайплайны под отказоустойчивость.Хорошо владеет одним из языков программирования (например, Python или Scala).Знает SQL и может читать логику отчётов без боли.Плюсом будутОпыт построения дата‑платформ (Self‑Service инструменты и процессы).Знание инструментов мониторинга и автоматического контроля качества данных (Data Quality, Data Contracts).Опыт построения Data Lineage и работы с Data Catalog.Инфраструктурный опыт: Docker, Kubernetes, CI/CD.Как мы работаемНе боимся убирать легаси — осознанно избавляемся от устаревших решений.Оцениваем эффективность не по объёму кода, а по бизнес‑ценности.Любим, когда инженер предлагает нестандартные, но обоснованные решения.Считаем, что архитектура важна только тогда, когда её понимают — human‑friendly документация обязательна.Умеем договариваться — и с бизнесом, и друг с другом.Что мы предлагаем2ГИС — аккредитованная IT‑компания.Можно работать удалённо или в офисах (Москва, Санкт‑Петербург, Новосибирск) — главное результат, а не локация.Полностью «белая» зарплата.Заботимся о здоровье: ДМС, онлайн‑консультации терапевта, невролога, психолога и медицинского агента.Поддерживаем развитие: учебный центр, курсы, тренинги и книги для прокачки скиллов.Если хочешь делиться опытом — поможем с выступлениями на конференциях и публикациями на Хабре.