Data Engineer (Data Platform) | Middle+ / Senior
IT-направление
#вакансия #dataengineering #healthtech #fulltime #москва Вакансия: Data Engineer (Data Platform) | Middle+ / Senior Компания: HealthTech-стартап Формат: гибрид / удалёнка по РФ Локация: Москва Занятость: full-time Вилка: 280 000 – 400 000 ₽ гросс HealthTech-стартап создаёт продукт поддержки врачебных решений: он помогает врачам принимать более точные решения и делает процессы в здравоохранении эффективнее 🕊 Сейчас команда строит Data Platform с нуля и ищет инженера, который любит работать руками с дата-инфраструктурой: разворачивать и настраивать инструменты, строить пайплайны и превращать сырые XML, JSON и файлы из медицинских систем в чистые таблицы хранилища и готовые датасеты для ML-команды. Вам предстоит: — Строить Python/SQL-пайплайны загрузки данных из файлов, API и информационных систем: парсинг сложных и вложенных XML/JSON, нормализация, загрузка в хранилище. — Разворачивать, настраивать и поддерживать инструменты обработки данных: оркестрацию, хранилище, S3. — Проектировать модель хранилища: сущности, связи, правила преобразования источников. — Обеспечивать надёжность пайплайнов: инкрементальные загрузки, повторные запуски без дублей, обработка ошибок, разбор сбоев. — Встраивать в потоки данных псевдоанонимизацию и проверки качества. — Готовить для ML-команды версионируемые датасеты. Ожидаем от вас: — Уверенные Python и SQL, продакшн-код, а не ноутбуки. — Практический опыт ETL/ELT: оркестрация, инкрементальная обработка, backfill, повторные запуски. — Опыт самостоятельной настройки и поддержки дата-инфраструктуры, а не только работы с готовой. — Понимание реляционного моделирования, ключей и связей. — Опыт с S3, Parquet, pandas / Polars / PyArrow. — Linux, Git, Docker, CI/CD. — Опыт работы с чувствительными данными: контроль доступа, отсутствие персональных данных в логах. Будет плюсом: — Медицинские данные, интеграции с МИС, клинические справочники. — Опыт подготовки данных для ML: разбиение выборок, проверка утечек, версионирование (DVC, MLflow или аналоги). — Опыт превращения прототипа в регулярно работающий пайплайн. Почему интересно: — Платформа данных с нуля: вы влияете на архитектуру и выбор инструментов. — Сложные и разнородные данные из медицинских систем: есть где применить инженерный опыт. — Продукт, который приносит реальную пользу врачам и пациентам. Отклики с резюме — @Inga_IT 📩