Bi-инженер
Оценка ИИХорошее предложение с прозрачной вилкой оплаты и возможностью удаленной работы. Стек технологий актуален, а компания Mish известна на рынке цифровых продуктов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВакансия требует уверенного владения SQL и процедурным языком PostgreSQL, а также понимания архитектуры DWH. Сложность средняя, так как ожидается опыт работы с несколькими BI-инструментами и проектированием витрин данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата (171-190к на руки) находится в пределах рыночной нормы для BI-инженера уровня Middle в России, хотя верхняя граница рынка для опытных специалистов может быть выше.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Bi-инженер в Mish
*💰*171 000 ₽ – 190 000 ₽ на руки
*📌*Условия и бонусы:
Фултайм, удаленно по РФ.
*📌*Наши ожидания:
– Уверенные знания SQL/оконные функции/CTE, процедурный язык PostgreSQL.
– Опыт работы с BI-инструментами: Report Builder, PowerBI, QlikSense, Superset.
– Опыт работы с PostgreSQL в качестве DE/DBA.
– Знание основных понятий и концепций из области Data Warehousing.
– Опыт разработки витрин данных.
*📌*Будет плюсом:
– Наличие опыта разработки на Python.
– Опыт проведения миграции между BI платформами.
Подробнее о вакансии Откликнуться.
*✍🏼*Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- PostgreSQL
- Power BI
- QlikView
- Apache Superset
- Data Warehousing
- Python
- ETL
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины знаний SQL, критически важных для BI-инженера.
Расскажите о наиболее сложных оконных функциях, которые вы использовали для подготовки данных в BI.
Оценка навыков проектирования структур данных.
Какие подходы к моделированию данных (например, Кимбалл или Инмон) вы предпочитаете при создании витрин данных и почему?
Проверка опыта администрирования и оптимизации БД.
С какими проблемами производительности PostgreSQL вы сталкивались и как их решали на уровне DE/DBA?
Оценка гибкости в использовании инструментов визуализации.
В чем, по вашему мнению, основные преимущества и недостатки Apache Superset по сравнению с PowerBI?
Проверка навыков автоматизации.
Как вы использовали Python в своих прошлых проектах для задач BI или ETL?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
