#вакансия #seniordataengineer #ETL #миграция #ApacheSpark #PySpark #Airflow #NiFi #Kafka #Hadoop #Hive #Greenplum #ClickHouse #Oracle #PostgreSQL #SQL #телеком #удаленка #data #инженерияданных #ETLмиграция #ИП #проектнаяработа #Grafana #Prometheus #S3 #биллинг #highload Позиция: Senior Data Engineer (ETL-миграция) ЗП: 250 000 - 270 000 на руки Занятость: Полная Формат работы: Удаленный Локация: РФ, часовой пояс МСК ± 3ч Оформление: только как ИП Компания: Top Selection Сфера проекта: телеком Привет! Меня зовут Марина. 👋 Я представляю группу компаний Top Selection. Мы занимаемся трудоустройством IT специалистов на проектную занятость. На данный момент мы в поиске Senior Data Engineer (ETL-миграция) для участия в миграции ИС на Apache стек. ✅ Требования ● Опыт миграции ETL-систем (желательно с Oracle/Informatica на Apache стек) ● Глубокий SQL: оконные функции, сложные джойны, иерархические запросы ● Оптимизация SQL для highload (партиционирование, индексы, explain plans) ● Oracle (PL/SQL) и PostgreSQL ● Greenplum и/или Clickhouse ● Проектирование архитектур на Apache Spark (PySpark), NiFi, Airflow ● Hadoop (HDFS) и Hive ● Мониторинг ETL: Grafana/Prometheus или Victoria Metrics ● Опыт работы с биллинговыми системами (желательно телеком-домен) ➕ Как преимущество ● Потоковая обработка: Kafka Streams / Spark Streaming ● Informatica PowerCenter (понимание мигрируемой системы) ● Бинарные форматы хранения в Hadoop ● Различия: Hive vs Impala, Greenplum vs PostgreSQL, Clickhouse vs PostgreSQL ● Patroni для кластеризации PostgreSQL/Greenplum ● S3-хранилища ● КриптоПро или защищенные каналы передачи данных 📋 Задачи ● Миграция ETL-системы телеком-оператора с Oracle/Informatica на Apache стек (S3, Airflow, NiFi, Kafka, Greenplum) ● Перенос бизнес-логики из Informatica в высокопроизводительный SQL-код ● Написание и оптимизация SQL для витрин данных и ETL-процессов ● Разработка DAG-ов в Airflow ● Настройка пайплайнов в NiFi (источники: Oracle, PostgreSQL; приемники: S3, файловые архивы) ● Разработка Spark-джобов (PySpark) для больших объемов ● Интеграция с Kafka для потоковой передачи ● Настройка мониторинга (Grafana/Prometheus) и отслеживание метрик ● Разбор инцидентов по качеству данных и ошибкам загрузки ● Code review Откликнуться: @marinori86

Подборка LLM-вакансий с hh.ru за две недели: 14–27 октября За две недели на hh.ru вышло 354 вакансии, где работа с LLM — заметная часть задач. Claude отобрал из них 40 самых профильных и собрал в PDF Вакансии сгруппированы по ролям: агентные платформы и AI-продукты, корпоративные ассистенты и RAG, обучение моделей, инфраструктура и LLMOps, безопасность AI, оценка качества и промпты, руководство. У каждой — формат работы, зарплата (если указана) и ссылка на hh.ru Из интересного: Сбер ищет руководителя направления pretrain — команда недавно обучила MoE-модель на 700 млрд параметров и теперь проектирует архитектуру следующего GigaChat. Корпоративный университет Сбербанка — администратора LLM Firewall, который будет фильтровать промпт-инъекции и ловить утечки из RAG-контекста. А NWIRE ищет инженера, который развернёт открытую модель on-prem на сервере с восемью Ascend 950DT, чтобы она проверяла документы по корпоративным шаблонам Пара наблюдений по рынку: — RAG упоминается почти в двух вакансиях из трёх, дальше идут промпты, LangChain, LangGraph и Claude — последний чаще всего как инструмент разработки — Сбер вместе с «ГигаЧат Бизнес» дал пятую часть всех LLM-вакансий периода — удалёнка возможна в 36% вакансий, только офис — в 38% — зарплату указывают лишь в каждой пятой вакансии. Медиана по указанным — около 175 тыс. ₽ на руки. Она занижена: зарплату чаще пишут небольшие компании, в регионах и на позициях уровня junior/middle, а сильные инженерные роли в крупных компаниях обычно идут с пометкой «по договорённости» — потолок периода — до 700 тыс. ₽ на руки за лидера Enterprise AI в PravoTech

Как разобраться, по каким критериям кандидатов сравнивают на собесе — изнутри Описание вакансии и реальный список критериев, по которому решают дальше — две разные вещи. Один собирают маркетологи и нанимающий менеджер под широкую воронку. Второй держат в голове рекрутер и руководитель команды. Это и объясняет часть «необъяснимых» отказов. 28 октября (среда) в 18:00 мск karpovꓸcourses проводит бесплатный вебинар «10 навыков, которые нужны аналитику данных прямо сейчас». Формат — живая дискуссия трех сторон найма. Каждый спикер прислал свой топ 5–7 навыков. В эфире из них собирают общий топ-10. Отдельно разбирают: что проверяет рекрутер, за что повышают в команде, какие навыки обесценивает ИИ. На выходе — план на ближайшие 3 месяца. Спикеры: Анастасия Таненбаум, руководитель направления подбора в WayRay, 10+ лет в найме в Uber, Wheely, Citymobil. Олег Игнатов, руководитель продуктовой аналитики в Garage Eight (ранее — в Литрес). Анатолий Карпов, основатель karpovꓸcourses, самый популярный эксперт в сфере аналитики данных (по данным NEWHR). Посмотрите на реальные критерии оценки с двух сторон: https://clc.to/erid_2W5zFGbmx9P   Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGbmx9P