- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- 4 000 $ – 5 500 $
Data Analytics Engineer
Оценка ИИПривлекательная вакансия с конкурентной зарплатой в долларах и возможностью удаленной работы. Роль предлагает интересные задачи на стыке современных технологий (AI/ML) и четкие требования к кандидату.
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 ИИВакансия требует глубоких знаний как в инженерии данных, так и в аналитике, включая опыт работы с ML-циклами и CI/CD. Высокий порог входа обусловлен необходимостью владения широким стеком технологий и английским языком на уровне B2.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата в $4,000–$5,500 находится на уровне выше среднего для рынка Казахстана и СНГ для специалистов уровня Senior. Она соответствует международным стандартам для удаленных позиций в компаниях, работающих с западными рынками.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*📍* Формат/working arrangement: удалённо
*✔️* Должность/position: Data Analytics Engineer
*🏢* Место работы/workplace: COMTEK Inc.
*💸* Заработная плата/salary estimate: 4 000–5 500 $ в месяц, до вычета налогов
*📈* Опыт/experience: 3–6 лет
*🕰* Занятость/employment: полная занятость
*📅* График/schedule: 5/2, 8 рабочих часов
*🗣* Английский/English: B2
*ℹ️* О позиции:
— Роль на стыке Data Engineering, Analytics Engineering и AI
— Работа с корпоративной аналитикой, ML и AI-решениями
— Создание data pipelines, semantic models и стандартизированных метрик
*📈* Обязанности/responsibilities:
— Создание production data pipelines
— Подготовка и преобразование корпоративных данных
— Разработка reusable features и аналитических моделей
— Работа с data quality, validation и monitoring
— Подготовка данных для ML и AI
— Автоматизация и тестирование data workflows
*📌* Требования/requirements:
— 5+ лет релевантного опыта
— Продвинутый SQL
— Уверенный Python
— Опыт с data warehouses / data lakes / cloud data platforms
— Git, code review, automated testing, CI/CD
— Понимание data modelling, semantic layers и data lineage
— Понимание ML lifecycle и требований к данным
— Сильные коммуникационные и аналитические навыки
Ключевые навыки:
— Python
— MS SQL
— Data Engineering
— Analytics Engineering
— Data Pipelines
— Data Modelling
— Power BI
— CI/CD
— Data Quality
— Machine Learning
*✅* Условия/working conditions:
— Полностью удалённо
— Полная занятость
— График 5/2
— Выплаты раз в месяц
— 4 000–5 500 $ до вычета налогов
*📍* Локация/location: Алматы / удалённо
*🔗* Ссылка/link: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Microsoft SQL Server
- Data Engineering
- Analytics Engineering
- Data Pipelines
- Data Modelling
- Power BI
- CI/CD
- Data Quality
- Machine Learning
- Git
- Data Warehouse
- Data Lake
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины знаний SQL и умения оптимизировать сложные запросы для больших данных.
Расскажите о наиболее сложном SQL-запросе или процедуре, которую вы оптимизировали. Какие техники вы использовали для повышения производительности?
Оценка понимания архитектуры данных и семантических слоев, указанных в требованиях.
Как вы подходите к проектированию семантического слоя данных для обеспечения консистентности метрик в разных BI-инструментах?
Проверка опыта работы с качеством данных, что критично для ML-задач.
Какие инструменты и подходы вы используете для мониторинга Data Quality и валидации данных в реальном времени?
Оценка навыков интеграции данных для нужд машинного обучения.
В чем, по вашему мнению, заключаются основные отличия при подготовке данных для классической аналитики и для обучения ML-моделей?
Проверка инженерной культуры и опыта автоматизации.
Опишите ваш идеальный CI/CD процесс для Data-проекта. Какие этапы тестирования вы считаете обязательными?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
