Description
🚀 🚀 Друзья, ищу к себе в команду Data / Analytics Engineer (финтех, удаленка). Задачи: писать production-код, строить внутренний тулинг и автоматизировать операционные процессы, на которых держится бизнес.
Основной стек: AWS + Python + Snowflake.
Чем предстоит заниматься:
- Строить ETL/ELT-пайплайны из внутренних сервисов и сторонних API в хранилище
- Автоматизировать регулярные операционные задачи и сверки, разрабатывать вокруг них внутренние инструменты
- Работать со связкой AWS, Python, Snowflake, PostgreSQL, Docker и CI/CD
- Внедрять observability в пайплайны: мониторинг, алерты, контроль качества и свежести данных, SLA
- Подключаться к ad-hoc дата-расследованиям, когда они разблокируют бизнес
Что мы ищем:
- Сильный Python: вы выкатывали на нем production-пайплайны и сервисы, и он у вас «под рукой», когда нужно покопаться в данных
- Сильный SQL: сложные запросы не пугают, оптимизация бизнес-логики под перформанс - привычная задача. Оконные функции, CTE, query planner - родная территория
- Продакшн-опыт с OLTP и OLAP системами, понимание колоночных форматов хранения
- Прочное понимание техник моделирования данных и компромиссов между ними
Лайк и репост приветствуются, по вашим рекомендациям люди могут найти работу! Спасибо!
_______________________________________
🚀 🚀 🚀 Looking for Data / Analytics Engineer to work with the data platform behind a fintech product - writing production code, building internal tooling, and automating the operational work that keeps the business running. Core stack is AWS + Python + Snowflake.
What you'd be doing:
- Building ETL/ELT pipelines from internal services and third-party APIs into the warehouse
- Automating recurring operational and reconciliation work, and building the internal tooling around it
- Working across AWS, Python, Snowflake, PostgreSQL, Docker, and CI/CD
Instrumenting pipelines for observability — monitoring, alerting, data quality, freshness SLAs
- Jumping into ad-hoc data investigations when they unblock the business
What we're looking for:
- Strong Python - you've used it to ship production pipelines and services, and you reach for it naturally when exploring data
- Strong SQL - complex queries don't faze you, and you're comfortable optimizing business logic for performance. Window functions, CTEs, and the query planner are familiar territory
- Production experience with both OLTP and OLAP systems, and a working understanding of columnar storage formats
- A solid grasp of data modeling techniques and the trade-offs between them
[linkedin]
Employer contacts (email/phone/telegram) are hidden from the public preview —
send your CV, and we will connect you directly.