Data Engineer по направлениям Snowflake, Databricks и Azure Synapse

Что за роль

Открыты несколько позиций Data Engineer и Data Engineer / Analyst с разными стеками и предметными областями. Среди задач — построение коммерческих ETL/ELT-процессов, загрузка данных из CRM через REST API, подготовка хранилищ и BI-дашбордов. Также есть отдельная senior-позиция с Databricks и проект по Azure Synapse. Вакансии рассчитаны на работу в европейском регионе; конкретный формат работы не указан.

Что предстоит делать

• Создавать с нуля pipeline для передачи данных из CRM в Snowflake и настраивать ingestion через REST API.
• Разрабатывать и поддерживать коммерческие ETL/ELT-процессы на Python и AWS.
• Готовить BI-дашборды в Tableau или Power BI на основе данных хранилища.
• Работать с Databricks, PySpark, SQL и Delta Lake в проектах по инженерии данных.
• Разрабатывать data pipelines и модели данных в Azure Synapse, используя Power BI для аналитической отчетности.
• Применять AI-first подход к разработке с Claude Code или Copilot там, где это требуется проектом.

Что потребуется

• Для позиций по Databricks и Azure Synapse — от трёх лет опыта в указанной области либо в смежной аналитической роли, как обозначено в требованиях конкретной вакансии.
• Практический опыт с Databricks для соответствующей позиции; знание PySpark, SQL, Delta Lake и Git.
• Знание Python, Snowflake на AWS, REST API и инструментов Tableau или Power BI будет важно для проекта по построению CRM-пайплайна.
• Для отдельных вакансий необходим английский от B2; в одной из позиций также требуется немецкий B2+.
• Сертификация Databricks, опыт с Azure и немецкий язык указаны как преимущества для позиции Senior Data Engineer.

Что важно знать

Это подборка нескольких проектов, а не одна позиция с единым набором требований: стек, языки и опыт зависят от конкретной вакансии. Для Databricks-проекта указан период с ноября 2026 по март 2027 года и финансово-страховой контекст; первая позиция связана с медиастримингом и американским клиентом. В описании третьей вакансии опыт сформулирован как работа бизнес-аналитиком или Data Scientist, поэтому его стоит уточнить применительно к инженерным задачам.