- Страна
- Россия
Data engineer
Оценка ИИИнтересный стек технологий (Iceberg, Airflow) и четко прописанные задачи. Удаленный формат работы и гибкость в обсуждении ставки делают вакансию привлекательной для Middle-специалистов, однако ограничение по локации (только РФ) сужает круг кандидатов.
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 уверенного владения Python и Airflow, а также специфических знаний Apache Iceberg. Дополнительную сложность может составить необходимость понимания предметной области HR и интеграции с системами на базе 1С.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИКомпания не указывает конкретную вилку, предлагая кандидатам назвать свою ставку. На рынке РФ для Middle Data Engineer медиана составляет около 250 000 - 300 000 рублей при работе по ИП или СмЗ. Данная позиция позволяет претендовать на верхнюю границу рынка при наличии опыта с Apache Iceberg.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
#вакансия #data engineer #middle #удаленноРФ
Роль: Data engineer
Грейд: middle
Компания: IT People group
Ставка: рассмотрим вашу
Формат: удаленно из РФ, по ИП/СмЗ
Описание проекта:
Продукт реализован на базе решений 1С:Управление холдингом КОРП (1С:УХ), 1С:Документоборот (1С:ДО), 1С:Управление торговлей (1С:УТ) и предназначен для автоматизации процессов казначейства, закупок, бюджетирования, а также договорных отношений.
Требования:
- проектирование и построение пайплайнов: Python / Apache Airflow
- интеграция источников с GraphQL, RESTful
- хранение данных в Apache Iceberg / проектирование архитектуры хранения данных.
- проектирование архитектуры сбора данных, витрин
- тестирование данных на всех уровнях требований к качеству данных
- настройка метрик и алёртов prometheus / интеграция с внутренними системами оповещений
- знания предметной области (HR / цифровой профиль сотрудника)
В задачах:
- разработка решений вокруг DWH;
- создание ETL / решение задач с настройкой сбора данных, BI-аналитики
- проработка архитектуры данных и системы для их сбора
- внедрение нового функционала, сокращение техдолга
Для резюме Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Apache Airflow
- GraphQL
- RESTful API
- Apache Iceberg
- Prometheus
- ETL
- DWH
- Data Architecture
- BI
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с ключевым инструментом хранения данных, указанным в вакансии.
Расскажите об особенностях работы с Apache Iceberg: какие преимущества он дает по сравнению с классическими форматами и с какими проблемами вы сталкивались?
Важно понять, как кандидат обеспечивает надежность пайплайнов.
Как вы организуете тестирование качества данных (Data Quality) на разных этапах ETL-процесса в Airflow?
Вакансия предполагает работу с различными API.
В чем заключаются основные различия при проектировании пайплайнов для сбора данных из RESTful API и GraphQL?
Проверка навыков эксплуатации и поддержки системы.
Какие ключевые метрики вы бы настроили в Prometheus для мониторинга здоровья DWH и ETL-процессов?
Оценка архитектурного мышления.
Опишите ваш подход к проектированию витрин данных: как вы балансируете между требованиями бизнеса и производительностью хранилища?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
