- Страна
- Россия
Data Engineer
Оценка ИИИнтересный стек технологий, работа над международными проектами и четко прописанные задачи делают вакансию 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 специфики финтеха, отличного владения SQL для разных СУБД (PostgreSQL, ClickHouse) и навыков работы с асинхронным Python, что повышает порог входа.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиций Middle/Senior Data Engineer в Казани с учетом международного финтех-профиля рыночные ожидания обычно находятся в диапазоне 200 000 – 350 000 рублей.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
**Технократия
Data Engineer**
*🌍* Казань (релокация/гибридный формат)
*Мы создаём финтех-продукты для рынков, где формируется будущее финансовых технологий. Работаем на международных проектах, совмещая скорость стартапов с надёжностью enterprise-разработки.*
*Чем предстоит заниматься?*
• Проектировать и поддерживать интеграцию источников данных (взаимодействие с процессинговыми системами и Автоматизированной Банковской Системой / АБС);
• Организовывать мониторинг актуальности входящих данных и оперативно реагировать на инциденты;
• Готовить данные для загрузки в оговоренные форматы хранения (Data Lake / DWH) для последующего потребления смежными командами;
• Разрабатывать и оптимизировать витрины данных для BI-отчетности в Superset и PowerBI;
• Проводить глубокую проверку качества данных (Data Quality), выявлять аномалии и устранять корневые причины ошибок;
• Обеспечивать бесперебойную актуальность данных, нести ответственность за соблюдение SLA и быстрое восстановление при авариях.
*Мы ожидаем:*
• Опыт в направлении финтех;
• Отличное знание SQL (DDL/DML) в PostgreSQL;
• Хорошее знание SQL (DDL/DML) в ClickHouse;
• Отличные навыки оптимизации SQL-запросов в PostgreSQL;
• Отличные навыки работы с Python: написание и поддержка DAG-ов в Airflow, опыт работы с асинхронными сервисами;
• Хорошие навыки конфигурирования PostgreSQL.
Контакты: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- PostgreSQL
- ClickHouse
- Python
- Apache Airflow
- Data Quality
- ETL
- Data Lake
- Data Warehouse
- Apache Superset
- Power BI
- Asynchronous Programming
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации, указанных в требованиях.
Расскажите о вашем опыте оптимизации сложных SQL-запросов в PostgreSQL. Какие инструменты (EXPLAIN ANALYZE и др.) и стратегии вы использовали?
Важно для понимания опыта работы с оркестрацией данных.
Как вы организуете мониторинг и обработку ошибок в DAG-ах Airflow, чтобы минимизировать время простоя данных?
Проверка опыта работы с асинхронностью, упомянутой в вакансии.
В каких сценариях при разработке ETL-процессов вы использовали асинхронные сервисы на Python и какие преимущества это дало?
Оценка понимания архитектуры данных.
Каковы основные различия в подходе к проектированию схем данных для PostgreSQL и ClickHouse в контексте финтех-аналитики?
Проверка ответственности за качество данных.
Как вы выстраиваете процессы Data Quality для выявления аномалий в данных, поступающих из банковских систем (АБС)?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
