- Страна
- Россия
DA / DE (Data Engineer / Data аналитик)
Оценка ИИИнтересный стек технологий (Polars, LLM) и работа в крупном банке обеспечивают стабильность и профессиональный рост. Удаленный формат работы является значительным преимуществом.
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 как в аналитике (DA), так и в инженерии данных (DE), включая работу с современными библиотеками вроде Polars и стеком LLM. Работа в ТОП-5 банке подразумевает высокие стандарты качества кода и безопасности.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для специалистов уровня Middle/Senior в банковском секторе РФ с таким стеком (LLM, Polars) рыночные предложения начинаются от 250 000 рублей. Верхняя граница может достигать 450 000 рублей в зависимости от грейда.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
DA / DE (Data Engineer / Data аналитик)
Стек: Python, pandas, Polars, SQL, ETL, ELT, S3, PostgreSQL
На проект крупного банка РФ (ТОП-5) ищем DA / DE. Команда CodeGen внедряет и масштабирует Vibe Coding, LLM и AI-инструменты в разработке, аналитике, тестировании и DevOps. Предстоит исследовать больши…
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Pandas
- Polars
- SQL
- ETL
- ELT
- S3
- PostgreSQL
- LLM
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации обработки данных.
В каких случаях вы предпочтете использовать Polars вместо pandas и как это скажется на производительности?
Оценка опыта в проектировании архитектуры данных.
Опишите ваш опыт проектирования ETL/ELT процессов: как вы обеспечиваете консистентность данных при загрузке в S3 и PostgreSQL?
Проверка понимания специфики проекта (LLM/AI).
Как, по вашему мнению, инструменты CodeGen и LLM могут изменить традиционный процесс анализа данных в банке?
Оценка навыков работы с SQL в высоконагруженных системах.
С какими проблемами производительности SQL в PostgreSQL вы сталкивались и как их решали?
Проверка навыков работы с облачными хранилищами.
Как вы организуете структуру хранения данных в S3 для обеспечения быстрого доступа и удобной аналитики?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
