Какие обязанности будет выполнять сотрудник:

• Разработка и поддержка DAG-ов в Apache Airflow.
• Написание коннекторов к внешним API (REST, GraphQL).
• Оптимизация и поддержка баз данных PostgreSQL (написание сложных запросов, DDL).
• Участие в разработке бэкенда аналитической платформы (FastAPI).
• Подготовка пайплайнов для векторизации данных (под задачи RAG/AI).​​​​ Какой точно продукт ожидается от сотрудника?: Стабильно работающая ETL-инфраструктура (Airflow), чистые и валидные данные в хранилище, доступные для BI-аналитиков.

• Высшее (желательно техническое: IT, мат. моделирование).

• Опыт работы Data Engineer или Python Backend Developer от 2-х лет.

• Опыт работы с Airflow и реляционными базами данных.

• Требования к профессиональным знаниям (программы, языки): Python (Middle),

• SQL (Advanced),

• Docker, Git.

• Английский на уровне чтения технической документации.

  Какие компетенции являются критичными?:

• Уверенное владение Python (pandas, requests, asyncio).
• Опыт работы с Apache Airflow (написание DAGs).
• Глубокое понимание SQL и работы PostgreSQL.
• Умение работать с API (понимание JSON, методов HTTP, авторизации).Какие компетенции будут преимуществом:

• Опыт работы с FastAPI.

• Знание DevOps практик (CI/CD).

• Понимание принципов работы векторных баз данных и LLM.

• график работы 5/2,
• конкурентная заработная плата,
• корпоративная медицинская страховка,
• возможности для профессионального роста,
• доброжелательная и поддерживающая команда молодых специалистов,
• офис на левом берегу в современном деловом стиле,
• возможность влиять на развитие продукта и улучшение процессов клиентов.