Релизы
ETL/ELT-пайплайны
Сбор, очистка, трансформация и загрузка данных из десятков источников в хранилище — надёжно, идемпотентно и с логированием.
Нам доверяют
Применение
Где усиливаем команду
Потоковые данные в реальном времени
Реалтайм-обработка событий на Kafka и Spark Streaming: стриминговые витрины, обогащение и доставка данных с низкой задержкой.
Data Lake и озёра данных
Проектируем озёра данных со слоями raw/ods/dds, форматами Parquet/Iceberg и разделением горячих и холодных данных.
DWH и моделирование данных
Хранилища на ClickHouse, Greenplum и Snowflake: слои и витрины, моделирование по Data Vault/звезде под BI и отчётность.
Оркестрация
Оркестрация и надёжность
Airflow и dbt для расписаний и зависимостей, мониторинг пайплайнов и SLA на свежесть и полноту данных.
Качество и каталог данных
Валидация, дедупликация и тесты данных, документация и data governance — чтобы аналитика и ML работали на достоверных данных.
Доверие
Аккредитация и сертификаты
Официальный статус и система качества — для крупного бизнеса, банков и тендеров.
Аккредитовано
Государственная аккредитация
Минцифры России
В реестре аккредитованных ИТ-компаний России — с 17.07.2014.
Проверить в реестре ↗Сертифицировано
Сертификат системы менеджмента
ISO 9001
Сертифицированная система менеджмента качества — единый стандарт процессов.
Ставки
Ориентир по rate-card
Middle+ / Senior — по сложности данных.
от 2 200 ₽/ч
Форматы и расчёт →Вопросы
FAQ · Data Engineering
Как быстро подключить Data-инженера?
После брифа присылаем резюме под задачу за 48 часов. Старт обычно за 5–7 рабочих дней после согласования кандидата вашим техлидом.
Чем Data Engineer отличается от аналитика и Data Scientist?
Data Engineer строит и обслуживает инфраструктуру данных — пайплайны, хранилища, потоки, качество. Аналитик и Data Scientist работают уже на подготовленных им данных: отчётность, модели, гипотезы.
С каким стеком работают ваши инженеры?
Spark, Airflow, Kafka, dbt для пайплайнов и оркестрации; ClickHouse, Greenplum, PostgreSQL и Snowflake для хранилищ; Python и SQL как основной инструментарий. Подбираем специалиста под ваш стек.
Поможете спроектировать хранилище и data-платформу с нуля?
Да. Спроектируем архитектуру слоёв (raw/ods/dds), выберем модель хранения под BI и ML, настроим оркестрацию, мониторинг и SLA на свежесть данных.
Как контролируете качество данных?
Валидация на входе, тесты данных в dbt, дедупликация, алерты на аномалии и каталог с документацией — чтобы аналитика и модели работали на достоверных данных.
Это заёмный труд по 116-ФЗ?
Нет. Аутстаффинг — услуга по договору: Firecode обеспечивает кадровый и бухгалтерский контур, специалист работает в вашей команде под вашим управлением. Хаб аутстаффинга →
Смотрите также
Заявка
Оставить заявку
Ответим сегодня — обсудим задачу, стек и формат работы.
Телефон · Москва+7 (499) 130-51-77Телефон · Ростов-на-Дону+7 (863) 255-44-22Почтаinfo@firecode.ruWhatsApp+7 (904) 346-65-55Telegram@slusarev_aMAXНаписать в MAX
Ответим в течение рабочего дня (Пн–Пт, 10:00–19:00 МСК). Менеджер на связи по телефону, почте и в мессенджерах — пишите там, где удобно.
Оставить заявку
Достаточно имени и контакта — остальное по желанию.