Skip to content
Search jobs inside your AI agent. Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex, Gemini, Cursor and Grok
Connect

Сloud.ru: Кибербезопасность

NewBe an early applicant

Ведущий инженер данных

Posted Updated
Discussion

Summary

Lead data engineer at Cloud.ru's cybersecurity division who will build an incident-event data warehouse from scratch: designing the OLAP DWH (ClickHouse/StarRocks), building streaming/ETL data pipelines, normalizing and enriching security events, and operating data services in Kubernetes with observability, replay/backfill, and data-quality practices.

Ищем Senior инженера данных, который построит с нуля DWH, куда будут стекаться события об инцидентах кибербезопасности. У нас есть архитектурная гипотеза, и задача инженера данных — профессионально её проверить, укрепить или опровергнуть. У тебя будет свобода в разработке архитектуры и реализации хранилища, а наши инженеры помогут тебе в реализации этой сложной и интересной задачи!

Чем предстоит заниматься:

  • Проектирование и оптимизация аналитического хранилища данных (ClickHouse / StarRocks / аналоги);
  • Проектирование и развитие data-пайплайнов для обработки событий кибербезопасности;
  • Нормализация и обогащение событий безопасности;
  • Подготовка витрин данных под быстрые запросы и аналитику;
  • Эксплуатация data сервисов в Kubernetes: деплой, ресурсы, отказоустойчивость, масштабирование;
  • Обеспечение наблюдаемости и качества данных (метрики, алерты, replay/backfill);
  • Участие в разборе инцидентов и оптимизации производительности data платформы.

Что мы ждем от кандидата:

  • Опыт построения с нуля DWH или Data lake;
  • Опыт построения и эксплуатации data pipelines (ETL, ELT и/или streaming) в produckon среде;
  • Уверенный SQL, включая оптимизацию запросов и анализ производительности;
  • Опыт работы с OLAP-СУБД (ClickHouse/StarRocks/Druid/Pinot или аналоги);
  • Понимание принципов потоковой обработки данных (идемпотентность, дедупликация, обработка ошибок);
  • Опыт проектирования и оптимизации витрин и схем хранения данных;
  • Уверенные знания Kubernetes и опыт эксплуатации сервисов в produckon среде;
  • Понимание принципов надежности, масштабирования и наблюдаемости data систем.

Будет плюсом:

  • Helm, GitOps (ArgoCD / Flux), Terraform;
  • Опыт работы со schema evolution и data contracts;
  • Практики data quality (валидации, контроль пропусков и объёмов данных.

Skills

What Lead Data Engineering jobs ask for — and how much of it you have →
Apply

See also

Data Engineering jobs by country — openings, pay and top skills →