Data Engineer (Data Platform)

Moscow, Russia15 days ago

280,000 – 400,000 RUB

per month

Details

Grade

Middle

Work format

Hybrid, Remote

Employment

Full-time

A cover letter for this job

An email or a Telegram message to the recruiter

About the role

HealthTech Startup is creating a product for medical decision support: it helps doctors make more accurate decisions and makes healthcare processes more efficient 🕊

Currently, the team is building a Data Platform from scratch and is looking for an engineer who enjoys hands-on work with data infrastructure: deploying and configuring tools, building pipelines, and transforming raw XML, JSON, and files from medical systems into clean warehouse tables and ready-to-use datasets for the ML team.

Responsibilities

— Building Python/SQL data loading pipelines from files, APIs, and information systems: parsing complex and nested XML/JSON, normalization, loading into the warehouse — Deploying, configuring, and maintaining data processing tools: orchestration, storage, S3 — Designing the warehouse model: entities, relationships, source transformation rules — Ensuring pipeline reliability: incremental loads, retries without duplicates, error handling, failure analysis — Incorporating pseudo-anonymization and quality checks into data flows — Preparing versioned datasets for the ML team

Requirements

— Proficient Python and SQL, production code, not notebooks — Practical ETL/ELT experience: orchestration, incremental processing, backfill, retries — Experience with self-setup and support of data infrastructure, not just working with existing ones — Understanding of relational modeling, keys, and relationships — Experience with S3, Parquet, pandas / Polars / PyArrow — Linux, Git, Docker, CI/CD — Experience working with sensitive data: access control, absence of personal data in logs

Nice to have

— Medical data, integrations with EMR systems, clinical reference data — Experience preparing data for ML: sample splitting, leakage checks, versioning (DVC, MLflow or similar) — Experience turning a prototype into a regularly working pipeline

Benefits

Format: hybrid / remote within RF Location: Moscow Employment: full-time Salary Range: 280,000 – 400,000 ₽ gross

— Data platform from scratch: you influence the architecture and tool selection — Complex and heterogeneous data from medical systems: plenty of room to apply engineering experience — A product that brings real benefits to doctors and patients

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 — 📩