Data Engineer Jobs KZ

Коллеги, если сейчас ищете работу или готовитесь к переходу в Data Engineering, рекомендую канал @dataengineerlab В канале много полезного для подготовки: — разборы Spark, Airflow, Kafka, Iceberg, Greenplum и других инструментов — актуальные вопросы с собеседований в бигтех — советы по резюме и прохождению интервью Автор канала Артем также занимается менторством. Только за июль его ученики получили 9 офферов: пять ребят с нуля зашли в Data Engineering, еще четверо доросли до Middle+/Senior с доходом 320к+. Среди компаний: Альфа-Банк, Т-Банк, X5 и Сбер. Рекомендую заглянуть и подписаться — точно найдете что-то полезное для подготовки: 👉 @dataengineerlab

Добрый вечер всем! Ищу Senior DBA в команду Kaspi 🔎 Сейчас усиливаем DBA-команду и ищем Senior DBA или сильного Middle, который сможет быстро включиться в работу с production-инфраструктурой. Основной стек: — Microsoft SQL Server — MongoDB — ClickHouse — PostgreSQL Что для нас важно: уверенный опыт с реляционными СУБД от 5 лет, высокая доступность и отказоустойчивость, AlwaysOn / Failover Cluster, понимание внутренней архитектуры СУБД, performance tuning и работа с execution plans. Также важен опыт администрирования Windows/Linux и работы с высоконагруженными production-системами. Будет плюсом опыт с ETL/SSIS, DWH, CI/CD и другими СУБД. Команда отвечает за развитие инфраструктуры баз данных, их стабильность и отказоустойчивость и тесно взаимодействует с разработчиками. 📍 Алматы, Офис: район Абая — Желтоксан 🏢 Формат работы — полностью офисный Если вам интересно предложение — напишите мне в личные сообщения. Буду рада познакомиться и подробнее рассказать о команде и задачах. Также буду благодарна за рекомендации подходящих специалистов 🙌 — Source: LINKEDIN POST

2 сентября в Product Masters будет воркшоп от Nursultan Ornov, Data Engineer в Daimler Truck (Mercedes-Benz, Германия), участовать можно в Астане или онлайн, на тему: Как начать карьеру в Data Engineering и специфика найма в Германии 🇩🇪 Разберем, с чего начать путь в Data Engineering, какие навыки и портфолио нужны на старте, а также особенности найма в Германии — как проходят интервью, что важно для местных работодателей и как выделиться среди кандидатов Если интересно попасть на ивент напишите «+» в комментариях под постом на LINKEDIN

Привет👋 Новая вакансия Data Engineer для работы в офисе, в Алматы. Стек: Airflow, Python, MSSQL, Postgre. Локация: Алматы (строго). Формат работы: FULL-TIME Задачи на проекте: Интеграция и добавление источника данных из системы 1С в корпоративное хранилище. Обязательные требования к кандидатам: Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет. Уверенная работа с Apache Airflow (написание DAG-ов, настройка расписаний, обработка ошибок). Глубокое знание MSSQL (сложные запросы, оптимизация, понимание архитектуры базы). Опыт работы с PostgreSQL.   Source: https://lnkd.in/p/d4Mfs_RD — DE курсы для новичков: @data_human datahuman.net

Что говорят участники курса Data Human Первый отзыв - от человека, который в IT 15 лет. Сопровождение, ETL на Oracle/MSSQL/Talend, потом 6 лет системным аналитиком в банке. Сейчас переходит в современный DE: «Я проходил разные курсы, и есть те, от которых прям чувствуется value: понятно объяснено, покрыто основное, материал про то, что реально используется на практике. Этот курс ощущается как раз таким.» Второй - от участницы, которая прошла модуль по отслеживанию МКС (Airflow, ClickHouse): Я наконец-то добралась до второго модуля и доделала его, мне очень понравился материал, вот такая карта получилась. И я ещё добавила dag, определяющий, в каком созвездии МКС пролетает, и вот такой график в аналитику. В модуле на живых данных считаем, над какими странами летит станция, сколько над сушей, сколько над водой. DAG с созвездиями она придумала сама - в задании такого не было. ✨ Курс - практический вход в Data Engineering. Реальные кейсы, а не абстрактные задачки. Платишь один раз - получаешь все модули навсегда, включая будущие. Канал курса: @data_human Сайт: datahuman.net - $50 Вопросы: @storm_de

🔥 Вакансия: Data Engineer в inDrive Гео: Казахстан или Грузия Команда inDrive ищет сильного инженера по данным! Ребята не просто настраивают конвейеры, а строят с нуля современную платформу на передовом облачном стеке. 🛠 Стек проекта: • BigQuery, Databricks, Airflow • Kafka с Debezium CDC • Dataflow, Kubernetes на GCP 🎯 Кого ищут: • Сильный практический Python: написание чистого, хорошо спроектированного и протестированного кода (не просто скрипты) • Практический облачный опыт (GCP, AWS и др.): CI/CD, контейнеры, Kubernetes • Уверенный SQL: реальный опыт работы с DWH (BigQuery или другими облачными хранилищами) • Языки: рабочее владение русским или английским языком 💼 Условия и локация: • Гео: Казахстан или Грузия • Формат: гибридная система работы 📈 Масштаб проекта: inDrive — второе по популярности приложение для заказа поездок в мире! Это 400 млн загрузок, более 1200 городов в 48 странах и 7+ млн поездок в пиковые дни. Весь этот колоссальный поток данных будет проходить через платформу, которую вы будете создавать. 🔗 Узнать подробности и откликнуться: 👉 https://indrive.pinpointhq.com/en/postings/9df9f2e4-8e45-41b1-980e-75def01d1110 🚀

Теперь в Казахстане официально разрешено брать на работу без диплома. https://designer.kz/2026/07/the-economics-of-real-skills/ Если у вас не профильного ИТ образования и хотите работать DE, двери открыты еще шире!

🚀 𝐖𝐞'𝐫𝐞 𝐡𝐢𝐫𝐢𝐧𝐠 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫𝐬! We have 2 𝒉𝒐𝒕 𝑫𝒂𝒕𝒂 𝑬𝒏𝒈𝒊𝒏𝒆𝒆𝒓 𝒐𝒑𝒆𝒏𝒊𝒏𝒈𝒔 and are looking for talented professionals to join our team. 📍 𝐎𝐩𝐞𝐧 𝐩𝐨𝐬𝐢𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬: 🔗 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫 (𝐌𝐮𝐬𝐭 𝐡𝐚𝐯𝐞: AWS, Kafka, Airflow) 🔗 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫 🌍 𝐋𝐨𝐜𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: Georgia • Kazakhstan • Uzbekistan • Azerbaijan • Kyrgyzstan • Serbia • Moldova. 🏡 𝐖𝐨𝐫𝐤 𝐟𝐨𝐫𝐦𝐚𝐭: Remote / Hybrid / Office. 𝐖𝐡𝐲 𝐣𝐨𝐢𝐧 𝐀𝐧𝐝𝐞𝐫𝐬𝐞𝐧? ✅ Work with global clients such as Samsung, Siemens, Johnson & Johnson, BNP Paribas, Ryanair, Mercedes, Allianz, T-Systems, and many more. ✅ Remote, hybrid, or office - choose the format that works best for you. ✅ Clear opportunities for professional, financial, and career growth with mentoring and continuous learning. ✅ Access to a corporate learning platform, certification reimbursement (AWS, PMP, etc.), private health insurance, sports compensation, and a rewarding referral program. ✅ A vibrant company culture with regular team events and activities. 📩 𝑫𝒓𝒐𝒑 𝒎𝒆 𝒂 𝒎𝒆𝒔𝒔𝒂𝒈𝒆 𝒊𝒇 𝒚𝒐𝒖’𝒅 𝒍𝒊𝒌𝒆 𝒕𝒐 𝒍𝒆𝒂𝒓𝒏 𝒎𝒐𝒓𝒆!

🚀 Ищем Data Engineer в Центр Цифрового Развития Национального Банка Казахстана! 📍 Локация: Астана (офис / гибрид) 💰 Вилка: до 900 000 ₸ + прозрачные премии (ежемесячные, годовые) ПРОСЬБА направлять CV только в случае, если указанный уровень заработной платы вас устраивает. 💼 Формат: Full-time За полгода наша команда вывела в прод более 10 AI-продуктов. Сейчас усиливаем направление Data Engineering под новый проект в дочерней структуре НБРК: строим платформу данных в финансовом домене — витрины, интеграции и аналитические пайплайны поверх отчётности, транзакций, регуляторных данных и справочников. 🛠 Чем предстоит заниматься: - ETL/ELT: Проектировать и разрабатывать пайплайны по цепочке Source → ODS → DDS → витрины данных. - ⁠Моделирование: Строить витрины и схемы под аналитику и отчётность; оптимизировать SQL (индексы, партиционирование, предикативный pushdown). - ⁠Интеграции: Настраивать доступ к данным — федеративные SQL-движки, REST/JSON API, батч- и файловые выгрузки, асинхронная обработка тяжёлых выборок. - ⁠Оркестрация: Вести пайплайны в Airflow — инкрементальная загрузка, идемпотентность, контроль качества данных (DQ). - ⁠Data Governance: Вести каталог данных, глоссарий и data lineage; следить за согласованностью источников. - ⁠Деплой: Доводить задачи до прода в GitOps-флоу (GitLab CI + ArgoCD), контейнеризация (Docker / K8s). 💻 Стек проекта: Python, SQL, PostgreSQL, Vertica, Trino, Airflow, dbt, Docker, Kubernetes, GitLab CI, ArgoCD, OpenMetadata. 🎯 Мы ждём от вас: - Уверенный Python и очень уверенный SQL (оконные функции, оптимизация запросов). - ⁠Опыт построения ETL/ELT-пайплайнов и оркестрации (Airflow или аналог). - ⁠Понимание моделирования данных и хранилищ (DWH / DataMart, слои ODS/DDS, нормализация, партиционирование). - ⁠Опыт с реляционными и аналитическими СУБД (PostgreSQL; плюсом — Vertica / Trino / ClickHouse). - ⁠Понимание Git, CI/CD и контейнеризации (Docker), базовое понимание Kubernetes. - ⁠Внимание к качеству данных, идемпотентности и инкрементальной загрузке. - ⁠Интерес к финансовому домену: транзакции, отчётность, регуляторные данные, справочники. ➕ Будет плюсом: - Федеративные движки (Trino / Presto), каталоги данных и data lineage (OpenMetadata / DataHub). GitOps (ArgoCD), стриминг (Kafka), dbt, IaC. - ⁠Опыт с финансовыми и регуляторными данными, витринами для отчётности, безопасностью данных. - ⁠Базовое понимание LLM/RAG (эмбеддинги, retrieval) — как смежное направление команды. 🎁 Что предлагаем взамен: 🖥 Работа с современным data-стеком в финансовом домене национального масштаба. 🧠 Менторство и турбо-рост в команде, которая катает продукты в прод каждый месяц. 🏥 ДМС для вас и членов семьи. 🌴 Оплачиваемый отпуск и 100% официальное оформление. 📬 Контакты для связи: Присылайте резюме в ЛИЧКУ или на почту: Adilet.Mukhitov@ddcnb.kz

Представь, ты - junior DE в нейротех-стартапе Sign System. Продукт DataVision - носимый датчик, который ловит момент, когда человек начинает засыпать, и будит его до микросна. Клиент - Kingsroad, автоперевозчик с 12000 фур. Боль клиента: дальнобойщик засыпает за рулём, и это стоит жизней. Разбудить - не твоя задача, это делает само устройство мгновенно. Твоя задача начинается дальше: данные с каждого датчика улетают в облако, и клиент хочет знать, где риск выше, у кого чаще эпизоды и в какие смены. Это уже аналитика на потоке, и строишь её ты. Этот кейс ты проходишь руками на курсе @data_human. Стек модуля: Приём данных: настраиваем поток сигналов с датчика в реальном времени. Пайплайн: ловим поток через Kafka, сохраняем в ClickHouse и собираем витрину в Metabase. 13 уроков: от ознакомления с данными до продакшн-пайплайна с контролем качества и надёжностью потока. На выходе - DE-скилл. Это один из модулей курса - есть ещё трекер МКС (Airflow, ClickHouse) и другие модули. Курс сейчас стоит 40 долларов - платишь один раз и получаешь все модули, включая будущие. Сайт курса: datahuman.net Канал курса: @data_human Вопросы и оплата: @storm_de

Всем привет 🙋‍♀️ Я в поиске Data Architect в направление Data Governance для развития корпоративной архитектуры данных и построения единого информационного пространства компании. Важен опыт разработки доменной моделей данных, миграции с DWH на Lakehouse, интеграции корпоративных систем и источников данных, а также построения процессов консолидации и унификации данных. Роль предполагает участие в формировании целевой архитектуры данных, ее внедрении и дальнейшей поддержке, развитии Data Catalog и обеспечении согласованности данных между источниками и бизнес-доменами. г.Алматы, гибридный формат работы Отправляй резюме в тг: @ardanaslmnv

Freedom Bank ищет DWH Support Engineer / DevOps 📍 Локация: Алматы 🏢 Формат: офис / гибрид Ищем инженера, который поможет поддерживать стабильность, автоматизацию и развитие инфраструктуры DWH (Data Warehouse). Если тебе близки задачи оптимизации, CI/CD, мониторинга и ETL — присоединяйся к нашей команде 💡 🔹 Основная роль: Поддержка, координация и оптимизация процессов сопровождения DWH. 🔹 Твои задачи: • Анализ и устранение инцидентов в процессах DWH. • Оптимизация и настройка ETL (Informatica, SQL, Bash). • Автоматизация сопровождения — мониторинг, скрипты, алерты. • Контроль релизов и CI/CD пайплайнов (GitLab). • Ведение и развитие документации в Confluence — инструкции, схемы, процессы. • Взаимодействие с командами аналитики, разработки и инфраструктуры. 🔹 Требования: • Уверенные знания PostgreSQL / Greenplum. • Опыт сопровождения DWH/ETL — от 3 лет. • Владение Informatica, GitLab, Confluence, Jira. • Навыки настройки мониторинга (Zabbix, Grafana, Prometheus). • Понимание DevOps-подходов и CI/CD пайплайнов. • Умение систематизировать и документировать инциденты и процессы. 🔹 Будет плюсом: • Опыт интеграции с BI и Data Governance (OpenMetadata, Data Catalog). • Навыки Python, Airflow, NiFi. • Оптимизация SQL и проектирование ETL. • Знание Jmix и корпоративных приложений. 🔹 Личные качества: Ответственность ⚙️ | Инициативность 💡 | Аналитическое мышление 🧠 | Готовность к командной работе 🤝 Если хочешь быть частью команды, которая строит и поддерживает одну из самых технологичных DWH-платформ в банковском секторе — пиши в личные сообщения или отмечай себя в комментариях 👇 Хэштег Ссылка на пост в Линкедин

Data Engineer Jobs KZ pinned «Что должен знать Junior Data Engineer, чтобы его взяли на работу? Один из самых частых вопросов новичков: «а что вообще учить, чтобы получить первый оффер в DE?». Стек огромный, и легко потратить месяцы не на то. Я собрал карту навыков для junior-дата-инженера…»

Что должен знать Junior Data Engineer, чтобы его взяли на работу? Один из самых частых вопросов новичков: «а что вообще учить, чтобы получить первый оффер в DE?». Стек огромный, и легко потратить месяцы не на то. Я собрал карту навыков для junior-дата-инженера - что реально нужно и до какой глубины. Без воды - только то, что нужно на старте. Это часть моего курса по Data Engineering для новичков. Веду канал, где делюсь материалами и новыми модулями курса - подписывайтесь: @data_human Хотите глянуть карту или узнать про курс - пишите в лс @storm_de 🙂

🚀 Data Engineer | Europe | Remote / Hybrid 🌍 Локации: Europe • Georgia • Kazakhstan • Uzbekistan • Azerbaijan • Kyrgyzstan • Serbia • Moldova • UAE. Andersen Lab ищет Data Engineer для участия в международном проекте, сфокусированном на создании централизованной платформы интеграции данных и обеспечении надежных потоков финансовых данных в рамках глобальных операций компании. 🔷 Обязанности (Responsibilities): • Проектирование и поддержка конвейеров данных (data pipelines). • Внедрение логики трансформации данных. • Разработка моделей данных DWH. • Обеспечение качества и мониторинг данных. 🔷 Требования (Requirements): • Azure Data Factory. • Azure Data Lake Storage (ADLS). • Data Warehousing (DWH). • Разработка ETL / конвейеров данных. • Моделирование данных (Data modeling). • Английский язык: уровень B2+ ⭐️ Будет плюсом (Nice to have): • Azure Synapse. • Опыт работы с финансовыми данными / сверкой данных (financial data / reconciliation). 🎁 Что мы предлагаем (What we offer): • Удаленный, гибридный или офисный формат работы. • Международные проекты. • Карьерный рост и менторство. • Компенсация сертификаций. • ДМС (Private health insurance). • Дополнительные бонусные возможности. 📖 Полное описание вакансии: https://lnkd.in/d2X7-Wsa

Должность: Junior Data Engineer Компания: ТОО "Alldata" https://adata.kz/ Город: Алматы Занятость: оффлайн Оплата: От 150к до 400к Описание вакансии: Инженер данных, специализирующийся на построении эффективных пайплайнов для сбора, обработки, хранения и предоставления данных конечным пользователям. Обязанности: • сбор данных из различных источников и предварительная обработка • разработка и автоматизация ETL пайплайнов • разработка микросервисов • проектирование архитектуры базы данных • написание запросов и формирование выгрузок • уверенное владение Python • уверенное владение SQL (желателен опыт с PostgreSQL) • опыт работы с Git • опыт работы с инструментами Postman/Insomnia • полностью офисный формат • оформление по ТК РК • график работы 5/2, с 09:00-18:00 • месторасположение офиса: г. Алматы, ул.Ходжанова 79, БЦ ""Аврора"" Контакты: @AssemM7

И так, это вторая часть моего отзыва на курс по Data Engineering от Simulative, едем дальше по модулям! Airflow - модуль серьёзный: разбирается и архитектура, и продвинутые штуки вроде Jinja Templates, Operators, качество данных. Приятно, что DAG'и пишешь с первых уроков сам, а не просто наблюдаешь. Финальный проект реально всё закрепляет - после него ETL-пайплайны перестают казаться чем-то абстрактным. Чувствуется, что Давид (Ozon Fintech) рассказывает то, с чем сам работает каждый день. ClickHouse / DWH - один из самых насыщенных модулей на курсе. Илья и Денис дают не просто технические знания, но и понимание архитектуры: почему ClickHouse, а не PostgreSQL, когда и что использовать. Разбирается всё - построчные преобразования, агрегатные и оконные функции, массивы, работа с сырыми данными, соединения, и в конце специал-кейсы из реальной практики. Кейс с телекомом - это уже не учебная задачка, а то, что реально решают инженеры в крупных компаниях. Такое в портфолио смотрится солидно. Hadoop / Spark / pySpark - тема больших данных на старте кажется пугающей, но Иван из МТС Big Data объясняет так, что постепенно всё встаёт на свои места. Разбирается экосистема Hadoop, архитектура и вычисления, Apache Hive для обработки данных. Дальше идёт Spark - работа с данными, SparkML, и отдельно Kafka + Spark Streaming - это уже близко к реальным продакшн-задачам. Итоговое задание хорошо всё закрепляет - после него Big Data перестаёт казаться чем-то из другого мира. В общем, ребята очень интеллигентные и приятные профессионалы своего дела, которые сопроводят ваш путь с новичка до дата-инженера с опытом. А пока будете учиться - поверьте, у вас будет что написать в резюме 💪 Так что оставляйте заявку на курс и давайте покорять мир дата инженерии вместе!

Ребята, что же, я проделал большую работу: прошел курс по Data Engineering от Simulative, пришло время поделиться с вами впечатлениями. Ниже пишу подробный отзыв, если резюмировать: Я требовательный и придирчивый к курсам человек, но этот курс хорошо зашел. Он основательный, с системным подходом, хорошо проработанный и при этом очень дружествнный для новичков. И так, пошли по порядку. - Команда поддержки - просто котики и оперативно отвечают. - Грамотно организован процесс обучения. На старте курса предоставляют всю необходимую информацию по организационным вопросам. Я впервые встречаю настолько до мелочей хорошо организованный курс. Образно говоря, когда курс стартовал, было ощущение, что я сел в крутую премиум тачку. Прям проработана каждая мелочь, чувствуется, что ребята работают с душой и любовью к студентам. Чувствуется забота. - Админка, LMS-система (платформа для обучения) тоже продумана до мелочей для максимального комфорта - учиться одно удовольствие. Например, есть раздел для непройденных материалов, возможность добавить страницы в избранное, отслеживание прогресса, AI-ассистент и многое другое. Визуально красиво, а я визуал!) - И самое главное: выдаётся Диплом о профессиональной переподготовке! 🎓 Это большие общие отзывы, теперь по модулям! SQL - хорошая теория, примеры кейсов из реальной жизни. Лектор очень хорошо объясняет SQL. Очень удобный интерфейс для практики: если не получается - можно получить подсказку или посмотреть решения других (если сам решил). Модуль с практикой хорошо закрепляет теорию. Визуализация в Metabase - до этого модуля я не думал, что DE вообще нужно уметь строить дашборды. Но потом подумал: сейчас на рынке всё больше ценятся фулстек дата-специалисты, которые могут не только поднять пайплайн, но и визуализировать результат. Этот модуль - приятный бонус к основному стеку. Типа Analytics Engineer Git/GitHub - модуль компактный, но очень важный, особенно для тех, кто раньше не работал с системами контроля версий. Python - хорошо объясняется, что из Python нужно дата-инженеру и какие задачи бывают на практике. ООП разбирается доступно - на реальных примерах. Linux - модуль покрывает то, что реально нужно DE на сервере: bash, скрипты, регулярные выражения, права доступа, управление процессами, инструменты curl/wget/df. Docker - Евгений классный преподаватель. Объясняет Docker так, как будто рассказывает другу за чашкой чая: просто, с примерами, без лишней воды. Развернуть весь стек (PostgreSQL, ClickHouse, Metabase, Airflow) в контейнерах и увидеть, как всё это работает вместе - один из тех моментов на курсе, когда реально понимаешь масштаб того, что изучаешь. Практическое задание по этому модулю - одно из самых интересных. Конец первой части отзыва, продолжение следует...

Делаю DE Pro School 😎 — курс для тех, кто входит в Data Engineering с нуля. Если ты опытный DE — курс не для тебя. Канал курса: https://t.me/deproschool Там: — как идёт разработка курса — анонс открытия записи на курс — новости школы Курс ещё пишется, открытие записи позже. Подписывайтесь сами или передайте тем, кому актуально.