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 Data инженер.

Чем предстоит заниматься:

• Разработка интеграций

• Поддержка существующих решений

• Разработка автотестов

Мы ожидаем, что ты имеешь:

• Знания: SQL (PostgreSQL, Greenplum)
• Опыт разработки: ETL-процессов Apache NiFi, Groovy, Python, Airflow, (Informatica)
• Разработка 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