Data Engineer — разработка дата-пайплайнов для ветеринарии@ Nitka Technologies

4K $–6K $/мес

оценка на руки

HealthTech Middle Удалённо

Python PostgreSQL dbt Amazon Redshift Fivetran AWS

Опубликовано 13.06.2026

4K $–6K $/мес

оценка на руки

Опубликовано 13.06.2026

О позиции

Компания Nitka Technologies ищет Data Engineer для разработки и поддержки дата-пайплайнов и моделей данных для американского продукта в сфере ветеринарии и ДНК-тестирования собак. Ваша роль будет заключаться в создании эффективных ETL процессов и интеграции данных из различных источников.

Чем вы будете заниматься

Разрабатывать и поддерживать дата-пайплайны с использованием DBT и Amazon Redshift.
Работать с PostgreSQL для хранения и обработки данных.
Интегрировать данные со сторонними сервисами для улучшения качества данных.
Использовать Python для написания ETL скриптов и автоматизации процессов.
Участвовать в проектировании архитектуры данных и оптимизации существующих решений.
Сотрудничать с командой для обеспечения качества и доступности данных.

Требования

Опыт работы на позиции Data Engineer от 3 лет.
Уверенные знания Python для ETL процессов.
Сильные навыки SQL и опыт работы с DBT, Amazon Redshift и Fivetran.
Знание AWS (S3) и GitHub Actions.
Уровень английского языка не ниже Intermediate.

Будет плюсом

Опыт работы с Tableau и AWS Athena.
Знание TypeScript.
Навыки работы с большими объемами данных и их анализом.

Что мы предлагаем

Удалённая работа с гибким графиком.
Конкурентоспособная зарплата в USD.
Возможности для профессионального роста и развития.
Работа в команде из ~300 специалистов, работающих над интересными проектами.
Доступ к современным инструментам и технологиям.

Обязательные

0/1

Желательные

0/1

Бонус

0/1

Почему эта вакансия

6.5

6.5 из 10

оценка совпадения

Вакансия предлагает интересные задачи в области разработки дата-пайплайнов для ветеринарии, но требует уверенных навыков Python и SQL. Условия работы удалённые, что является плюсом.

Требования к языку

EnglishB1

БазовыйСреднийПродвинутыйРодной

Кто здесь добьётся успеха

→

Глубокие знания Python и опыт работы с ETL-процессами, включая использование библиотек, таких как Pandas и NumPy для обработки данных.

→

Способность работать в удаленном режиме с высокой самоорганизацией и дисциплиной, что позволяет эффективно управлять временем и задачами в условиях гибкой работы.

→

Понимание принципов работы с базами данных PostgreSQL и опыт оптимизации запросов для повышения производительности, а также знание dbt для построения моделей данных.

Ресурсы для обучения

→Путеводитель по Python для анализа данныхГайд

→Курс по PostgreSQL на UdemyКурс

→Документация по dbtСтатья

Карьерный путь

Data Engineer — разработка дата-пайплайнов для ветеринарии (Сейчас)→Старший Data Engineer (1–2 года)→Руководитель команды Data Engineering (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python 2026

$30B

Годовой рост

11.2%

Внедрение AI

45%

Инвестиции

+150%

Навыки и требования

Обязательные

PythonPostgreSQLdbt

Растущий спрос

Apache AirflowMachine LearningData Visualization (Tableau, Power BI)

Снижающийся спрос

HadoopRSAS

Тренды отрасли

Автоматизация процессов обработки данных

Согласно отчетам, 60% компаний в сфере технологий внедряют автоматизированные решения для обработки данных, что увеличивает эффективность и снижает затраты.

Рост использования облачных решений

По данным Gartner, 70% организаций в 2025 году будут использовать облачные технологии для хранения и обработки данных, что создаёт спрос на специалистов по AWS и другим облачным платформам.