DWH Developer / Senior ClickHouse Engineer

от 20 000 000 до 40 000 000 so'm за месяц на руки

Опыт работы: более 6 лет

Полная занятость
Оформление: Трудовой договор

График: 5/2

Рабочие часы: 8

Формат работы: на месте работодателя

Напишите телефон, чтобы работодатель мог связаться с вами
Нажимая «Продолжить», вы подтверждаете, что ознакомлены, полностью согласны и принимаете условия «соглашения»

Мы строим не просто DWH — мы строим фундамент, на котором думает AI

Smartup — облачная ERP/B2B SaaS платформа для FMCG/CPG-дистрибьюторов Узбекистана, Казахстана, Кыргызстана и Таджикистана. Мы обслуживаем 700+ tenant'ов, и объём данных, которые проходят через нашу аналитическую платформу, растёт на десятки терабайт.

Но задача, которую мы предлагаем — не классический DWH под BI. Мы строим аналитический слой ClickHouse, поверх которого LLM-агенты (Claude, Gemini) безопасно работают с данными сотен клиентов и отвечают на вопросы менеджеров на естественном языке. Это работа на стыке data engineering и AI-инфраструктуры — редкая экспертиза даже по меркам рынка СНГ.

Если вам интересно не просто «настроить репликацию и партиции», а спроектировать семантику, на которой будет рассуждать AI, — читайте дальше.

Почему эта роль интересна

  • Технологический вызов. Масштабирование ClickHouse до десятков ТБ, multi-tenant изоляция 700+ клиентов, продакшн-нагрузки Apache Superset — задачи, которые редко встречаются в одном проекте.
  • AI-инфраструктура на переднем крае. Вы напрямую участвуете в построении semantic layer и text-to-SQL для Claude/Gemini — то, чем в СНГ пока занимаются единицы.
  • Реальный ownership. Вы не просто пишете DDL — вы доводите архитектуру до продакшена, отвечаете за SLA, incident response и постоянное развитие платформы.
  • Прямое подчинение CTO. Ваши архитектурные решения влияют на продукт напрямую, без лишних согласований.

Чем предстоит заниматься

Производительность и масштабируемость (30%)

  • Настройка MergeTree-таблиц: partitioning, order key, TTL, projections, materialized views
  • Тюнинг запросов и моделей под нагрузки Superset (дашборды, срезы, drill-down)
  • Проектирование стратегии шардинга и репликации, планирование роста данных

AI/LLM semantic layer (25%)

  • Проектирование слоя, над которым LLM может безопасно рассуждать: семантическая модель, метаданные, глоссарий
  • Подготовка контекста для text-to-SQL: описания таблиц/полей, примеры запросов, guardrails
  • Обеспечение tenant boundaries и PII safety на уровне семантики
  • Совместная работа над интеграцией Claude/Gemini и eval pipelines

Моделирование данных и governance (25%)

  • Проектирование схемы и модели данных в ClickHouse с учётом multi-tenant изоляции (company_id)
  • Стандарты именования, типов, гранулярности и качества данных
  • Проектирование витрин (marts) и feature-таблиц для ML/AI

Надёжность и эксплуатация (20%)

  • Эксплуатация кластера ClickHouse: upgrades, backups, DR, access control, incident response
  • Настройка мониторинга, алертинга, SLO/SLA для аналитической платформы
  • Работа с CDC: обработка дублей и поздних событий, reconcile-процессы

Что мы ждём от вас

Обязательно:

  • 5+ лет опыта с DWH / аналитическими хранилищами от 5 ТБ в продакшене
  • Глубокий продакшн-опыт ClickHouse: деплой, настройка, дебаг, масштабирование
  • Уверенное владение MergeTree family (Replacing/Collapsing/Summing/AggregatingMergeTree) и понимание их компромиссов
  • Опыт с материализованными представлениями, projections, TTL, partitioning, order/primary key
  • Понимание репликации и шардинга: topology, resharding, capacity planning
  • Опыт с CDC-пайплайнами и инкрементальными загрузками: идемпотентность, late-arriving data, upsert/merge logic
  • Навыки query tuning под BI-нагрузки: skipping indexes, pre-aggregation, кэширование
  • Базовые Linux/Networking/Storage и опыт настройки наблюдаемости (metrics, logs, tracing)

Будет большим плюсом:

  • Python / Spark / dbt / Airflow , знакомство с MLOps и feature store практиками
  • Опыт с пайплайнами GoldenGate → Kafka → ClickHouse или аналогичными CDC-стэками

Soft skills, которые для нас важны:

  • Мышление системного инженера: надёжность, масштаб, воспроизводимость
  • Проактивность — видите риски (рост, стоимость, SLA) заранее и предлагаете решения
  • Умение объяснить архитектурные trade-offs бизнесу и продукту простым языком
  • Ownership — доводите решения до продакшена и сопровождаете их дальше

Условия

  • 📍 Ташкент, формат работы: офис
  • 💰 Уровень дохода: обсуждается индивидуально по итогам интервью
  • Прямое взаимодействие с CTO и продуктовой командой, без бюрократии
  • Возможность формировать стандарты и практики с нуля — вы не наследуете технический долг, а закладываете архитектуру.

Ключевые навыки

  • Python
  • Spark
  • Clickhouse
  • Kafka
  • Apache Airflow
  • Английский — B2 — Средне-продвинутый
  • Русский — C1 — Продвинутый
  • Узбекский — C1 — Продвинутый

Контакты

Задайте вопрос работодателю

Он получит его с откликом на вакансию

Где предстоит работать

Ташкент, Шайхантахурский район, массив Бешагач, 22
Вакансия опубликована 21 июля 2026 в Ташкенте