Data Engineer

Мы — команда «Газпромнефть — Цифровые решения», часть ИТ-функции «Газпром нефти». Мы переводим в «цифру» каждый этап работы современного нефтяника: от геологической разведки и бурения скважин до процесса переработки нефти и момента, когда она в виде топлива попадает в баки автомобиля, самолета или, например, становится битумом для строительства дорог. Мы стремимся повысить эффективность многих производственных и бизнес-процессов, создавая модели на основе данных, и нам нужен дата-инженер.

Задачи

• Разработка интеграций.
• Поддержка существующих решений.
• Разработка автотестов.

Мы ожидаем

• Знания SQL (PostgreSQL, Greenplum).
• Опыт разработки ETL-процессов (Apache NiFi, Groovy, Python, Airflow, (Informatica)).
• Опыт разработки функций SQL для загрузки и трансформации данных.
• Опыт разработки витрин данных DWH.
• Умение анализировать и выявлять дефекты в данных.
• Опыт оптимизации SQL-запросов и ETL-процессов.

Мы предлагаем

• Работу в аккредитованной IT-компании.
• Офисный формат работы (г. Санкт-Петербург).
• Достойную твоего профессионального уровня заработную плату (уровень вознаграждения обсуждается индивидуально по результатам интервью).
• Годовую премию по результатам деятельности, дополнительную материальную мотивацию (премия из фонда руководителя).
• Качественную программу ДМС со стоматологией с первого месяца работы.
• Неограниченный доступ к образовательному контенту на портале знаний от корпоративного университета.
• Собственный центр профессионального развития, в котором проводятся комплексные программы обучения hard skills.
• Внутренние демодни, коуч-дни, питчи — то, что поможет продвигать и совершенствовать проекты и собственные идеи.
• Программу софинансирования спорта.

В «Газпром нефть» ты можешь

• Получить уникальный профессиональный опыт.
• Создавать смелые проекты с нуля и наблюдать за их влиянием на целую отрасль.
• Быть вместе с теми, кого вдохновляют сверхсложные задачи.
• Сочетать несколько ролей, быть частью нескольких команд или участвовать в кросс-функциональных командах.
• Использовать возможности компании-лидера для своей самореализации и убедиться, что любой профессиональный опыт важен.
• Быть среди тех, кто внедряет ИИ в реальные производственных процессы и бизнес-процессы большой компании.