- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- от 500 000 ₽
BI-разработчик (Apache Superset + AI)
Оценка ИИСтабильная работа в госсекторе с конкурентной для Астаны зарплатой и интересным технологическим стеком (Superset + AI). Минусом может быть строго офисный формат.
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 ИИСредний уровень сложности обусловлен необходимостью глубокого знания Apache Superset и SQL, а также спецификой работы в государственной структуре с фокусом на AI.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата от 500 000 тенге соответствует среднерыночному уровню для BI-разработчиков уровня Middle в Астане, однако для специалистов с опытом в AI это может быть нижней границей.
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
BI-разработчик (Apache Superset + AI) НЦЭЛС и МИ (РГП на ПХВ)
Зарплата: от 500 000 тенге
Местоположение: Астана
Формат работы: Офис
Опубликована: 10.09.2026
Требования:
• Опыт BI-разработчика от 2 лет
• Опыт работы с Apache Superset от 1 года
• Продвинутый SQL
• Опыт работы с PostgreSQL / ClickHouse / MS SQL
О компании:
Государственная организация в сфере экспертизы лекарственных средств и медицинских изделий.
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в @devkz_jobs
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Apache Superset
- SQL
- PostgreSQL
- ClickHouse
- Microsoft SQL Server
- Artificial Intelligence
- Business Intelligence
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с основным инструментом визуализации.
Расскажите о самом сложном дашборде, который вы создавали в Apache Superset: с какими ограничениями инструмента вы столкнулись?
Оценка навыков оптимизации запросов для BI-систем.
Как вы оптимизируете SQL-запросы для работы с ClickHouse при визуализации больших объемов данных в реальном времени?
Проверка понимания архитектуры данных.
В каких случаях вы предпочтете использовать PostgreSQL вместо ClickHouse в качестве источника данных для BI, и наоборот?
Выяснение видения кандидата относительно AI-составляющей вакансии.
Как, по вашему мнению, технологии AI могут улучшить текущие процессы аналитики в сфере экспертизы лекарственных средств?
Оценка навыков проектирования витрин данных.
Опишите ваш подход к проектированию ETL-процессов для обеспечения консистентности данных в BI-отчетах.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
