fokcus

Data Engineer

Мегафон · Москва · офис · стажировка

intern
Свежая вакансия Появилась 14 дн назад

Чем предстоит заниматься

  • Проектирование и разработка отказоустойчивых ETL/ELT процессов в экосистеме Hadoop и Oracle
  • Оптимизация и сопровождение пайплайнов данных (Spark, PySpark, Airflow)
  • Интеграция новых источников данных и построение витрин для бизнес-заказчиков
  • Обеспечение качества и актуальности данных в продуктивных системах
  • Участие в архитектурных решениях по хранению и обработке больших данных
  • Ad-hoc аналитика и поддержка команд аналитиков и data scientist

Что для этого нужно

  • Высшее техническое образование (или завершающая стадия обучения)
  • Опыт разработки на Python (написание скриптов, работа с библиотеками pandas, requests) от 6 месяцев (в т.ч. в рамках учебных проектов или стажировок)
  • Уверенное знание SQL (написание сложных запросов, оконные функции, понимание планов выполнения, нормализация БД)
  • Понимание основ архитектуры больших данных (понятия ETL/ELT, колоночные и реляционные хранилища, форматы хранения Parquet/ORC)
  • Знакомство с концепциями оркестрации (Airflow) или опыт настройки простых пайплайнов в учебных целях
  • Понимание принципов работы с системами контроля версий (Git) и умение работать в команде над кодом
  • Базовые навыки работы в Linux (навигация по файловой системе, права доступа, простые bash-скрипты)
  • Готовность к быстрому освоению технологий экосистемы Hadoop/Spark
  • Навыки самостоятельного поиска информации и решения технических задач
  • Опыт использования LLM-агентов и AI-ассистентов (например, Cursor, Claude Code) для генерации, рефакторинга и отладки инженерного кода

Навыки

HadoopOracleSparkPySparkAirflowPythonpandasrequestsSQLGitLinuxbash
Показать как в источнике 
❗️Data Engineer❗️

📍 Локация: Офис (Москва)
🧳 Компания: Мегафон
📊 Грейд: Intern
💵  ЗП: По договоренности
⏱ Занятость: Полная

Чем предстоит заниматься
• Проектирование и разработка отказоустойчивых ETL/ELT процессов в экосистеме Hadoop и Oracle
• Оптимизация и сопровождение пайплайнов данных (Spark, PySpark, Airflow)
• Интеграция новых источников данных и построение витрин для бизнес-заказчиков
• Обеспечение качества и актуальности данных в продуктивных системах
• Участие в архитектурных решениях по хранению и обработке больших данных
• Ad-hoc аналитика и поддержка команд аналитиков и data scientist

Что для этого нужно
• Высшее техническое образование (или завершающая стадия обучения)
• Опыт разработки на Python (написание скриптов, работа с библиотеками pandas, requests) от 6 месяцев (в т.ч. в рамках учебных проектов или стажировок)
• Уверенное знание SQL (написание сложных запросов, оконные функции, понимание планов выполнения, нормализация БД)
• Понимание основ архитектуры больших данных (понятия ETL/ELT, колоночные и реляционные хранилища, форматы хранения Parquet/ORC)
• Знакомство с концепциями оркестрации (Airflow) или опыт настройки простых пайплайнов в учебных целях
• Понимание принципов работы с системами контроля версий (Git) и умение работать в команде над кодом
• Базовые навыки работы в Linux (навигация по файловой системе, права доступа, простые bash-скрипты)
• Готовность к быстрому освоению технологий экосистемы Hadoop/Spark
• Навыки самостоятельного поиска информации и решения технических задач
• Опыт использования LLM-агентов и AI-ассистентов (например, Cursor, Claude Code) для генерации, рефакторинга и отладки инженерного кода

🌐 Отправлять резюме: тут
Пожаловаться

Похожие вакансии