rudata.ai / Компаниям / Подбор Data Engineer
Подбор Data Engineer, которого проверил data engineer
Подбираем Data Engineers — инженеров данных уровня Middle, Senior и Lead — под вашу задачу: DWH и витрины, батч и стриминг, миграции и качество данных. Каждого кандидата интервьюируем сами: моделирование, Spark, оркестрация, разбор реальных инцидентов.
- Шорт-лист за 5 дней
- Оплата по результату
- Гарантия замены 3 месяца
Когда компании нужен Data Engineer
Чаще всего к нам приходят с одной из этих задач.
Отчёты собираются вручную
Аналитики выгружают данные в Excel, а цифры в разных отчётах не сходятся. Нужен единый источник правды.
Пайплайны падают по ночам
Загрузки ломаются, бэкфиллы делают руками, и никто точно не знает, насколько свежие данные в витринах.
Рост или переезд
Объёмы выросли в разы: нужна миграция на ClickHouse, Snowflake или BigQuery или переход с батча на стриминг.
Первый дата-инженер в команде
Аналитики или ML-инженеры уже есть, но нет человека, который отвечает за инфраструктуру данных.
Каких дата-инженеров мы подбираем
Data Engineer — широкая роль. На брифе определим, какой профиль нужен именно вам.
DWH и батч
Моделирование хранилища, витрины, оркестрация и стоимость запросов.
Стриминг
События в реальном времени, CDC и пайплайны с низкой задержкой.
Analytics Engineer
Между DE и аналитиком: слой моделей, тесты, единые метрики.
Платформа данных
Архитектура, lakehouse, FinOps и инфраструктура как код.
Middle · Senior · Lead
Как мы проверяем дата-инженеров
Интервью проводит практикующий инженер, а не рекрутер по чек-листу. По каждому кандидату вы получаете письменный разбор: что он делает сильно, где слабее и подходит ли под вашу задачу.
- Моделирование данных: Kimball, Data Vault, SCD
- Партиционирование, форматы хранения и стоимость запросов
- Идемпотентность пайплайнов и бэкфиллы
- Оркестрация и наблюдаемость: SLA, алерты, качество данных
- Разбор реального инцидента из опыта кандидата
- Моделирование данных
- сильно
- Спроектировал DWH на 40 источников, аргументирует выбор SCD
- Spark
- сильно
- Перекос данных, broadcast join, настройка партиций — без подсказок
- Стриминг
- базово
- Kafka только как потребитель, без exactly-once
- Коммуникация
- уверенно
- Объясняет решения через эффект для бизнеса
Подходит для DWH и батч-задач. Для real-time понадобится второй инженер или наставник.
Пример: такой разбор приходит вместе с каждым кандидатом в шорт-листе. Данные вымышлены.
Как проходит подбор Data Engineer
Процесс одинаковый для стартапа и крупной компании, меняется только глубина брифа.
Бриф
Созвон о задаче, команде, стеке, сроках и бюджете.
Профиль роли
Фиксируем, что кандидат должен уметь и как мы это проверим.
Поиск
Лента rudata.ai, семантический поиск по профилям и прямой поиск по рынку.
Скрининг
Техническое интервью и письменный разбор по каждому кандидату.
Шорт-лист за 5 дней
Ваши интервью, обратная связь, оффер и выход на работу.
Стоимость и условия
- Оплата по результату: модель оплаты — процент от годового дохода или фиксированная сумма.
- Гарантия замены: в течение 3 месяцев, если кандидат уходит.
- Шорт-лист из 3–5 проверенных кандидатов — через 5 дней после брифа.
- Работаем с компаниями из разных стран; кандидаты работают удалённо или готовы к релокации.
- Конфиденциальность: подписываем NDA по запросу.
Напишите нам!
Опишите задачу — мы ответим и предложим время для брифа.
Удобнее написать напрямую?
Telegram @Alexander_BerdyshevВопросы о подборе Data Engineer
Сколько стоит подбор Data Engineer?
Оплата по результату: процент от годового дохода кандидата или фиксированная сумма. Если кандидат уходит в течение 3 месяцев, найдём замену.
Как быстро вы найдёте Data Engineer?
Первый шорт-лист — через 5 дней после брифа: 3–5 кандидатов, которых уже проверил инженер. Дальше всё зависит от скорости ваших интервью.
Чем Data Engineer отличается от Analytics Engineer?
Data Engineer строит инфраструктуру: загрузку данных, хранилище, стриминг. Analytics Engineer работает поверх неё: моделирует данные в dbt, пишет тесты и описывает метрики для аналитиков. На брифе поможем понять, кто нужен вам.
Нужен один человек, который сделает всё — от сбора событий до дашбордов. Реально?
На старте это частый запрос. Ищем generalist-профиль и заранее говорим, где такой инженер будет слабее — например, в сложном стриминге.
Наш стек редкий. Найдёте?
Проверяем фундамент: моделирование данных, распределённые вычисления, оркестрацию. Инженер с сильным фундаментом осваивает новый инструмент за недели — это видно по разбору.
Нужен Data Engineer?
Расскажите о задаче — начнём с короткого брифа.