- Страна
- Узбекистан
Analytics Engineer
Оценка ИИСильный бренд (OLX), современный технологический стек (dbt, Trino, Iceberg) и возможность удаленной работы делают вакансию очень привлекательной для опытных инженеров.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний dbt Core и принципов моделирования данных, а также опыта работы с современными форматами хранения (Iceberg/Delta) и инструментами вроде Trino.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата не указана в объявлении, но для позиции Analytics Engineer с опытом от 3 лет на рынке СНГ и Узбекистана медиана составляет около $3,500 - $4,500. Проект в крупном классифайды обычно предлагает конкурентные условия выше среднего по рынку.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Analytics Engineer / OLX Uzbekistan *✅*
Remote
OLX Uzbekistan - лидер рынка классифайдов в Узбекистане. Наша платформа объединяет несколько масштабных бизнес-направлений, которые сейчас проходят стадию активного роста и трансформации.
Требования к кандидату:
- 3+ years of experience in analytics engineering
- Strong SQL skills and experience with analytical models
- Practical experience with dbt Core (models, tests, docs)
- Familiarity with BI tools (Superset/Metabase/Tableau)
- Understanding of data modeling principles (star schema)
- Experience with Iceberg/Delta/Hudi is a plus
- Knowledge of Trino/Presto and query optimization
- Familiarity with DataHub and data quality frameworks
- Understanding of real-time sources (Kafka/clickstream)
Читать подробнее:
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- dbt
- Apache Superset
- Metabase
- Tableau
- Apache Iceberg
- Delta Lake
- Apache Hudi
- Trino
- Presto
- DataHub
- Apache Kafka
- Clickstream
- Data Modeling
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с основным инструментом трансформации данных.
Расскажите о самом сложном проекте на dbt: как вы структурировали модели и какие тесты качества данных использовали?
Вакансия предполагает работу с большими данными и Trino.
Какие методы оптимизации SQL-запросов в Trino/Presto вы применяли для ускорения работы BI-отчетов?
В требованиях указано понимание star schema.
В каких случаях вы бы предпочли денормализованную таблицу классической схеме «звезда» при проектировании витрин?
Упоминание Iceberg/Delta указывает на использование Lakehouse архитектуры.
В чем преимущество использования табличных форматов вроде Apache Iceberg по сравнению с обычными Parquet-файлами в S3?
Работа с Kafka и clickstream данными.
Как вы подходите к интеграции real-time источников данных в аналитическое хранилище для обеспечения актуальности отчетов?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
