Data Engineer
Оценка ИИСильный бренд работодателя (Andersen Lab), актуальный технологический стек и четкие требования. Локация в Польше делает вакансию привлекательной для тех, кто ищет работу в Европе.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИТребуется солидный опыт (3+ года) и владение современным стеком (AWS, Databricks, Airflow). Дополнительным барьером может стать необходимость релокации или нахождения в Польше.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Data Engineer с опытом 3+ лет в Польше рыночные предложения обычно находятся в диапазоне от 4000 до 6500 USD (gross). Andersen Lab обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие рынку Восточной Европы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data Engineer в Andersen Lab
Требования:
3+ лет опыта работы в Data Engineering. Сильные навыки SQL и производственного уровня Python. Практический опыт работы с AWS или Databricks. Apache Airflow и распределённая обработка данных. Опыт работы с системами, ориентированными на события, и конвейерами данных. Опыт в AdTech, CTV/OTT или GCP-это плюс.
Локация:*📍*Польша.
Контакт для отклика: Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Python
- AWS
- Databricks
- Apache Airflow
- Google Cloud Platform
- AdTech
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины владения основным инструментом оркестрации.
Расскажите о наиболее сложных задачах, которые вы решали с помощью Apache Airflow, и как вы оптимизировали производительность DAG?
Оценка навыков работы с большими данными и понимания архитектуры.
В чем заключаются основные различия при обработке данных в AWS Glue и Databricks, и в каких случаях вы выберете ту или иную платформу?
Проверка навыков написания чистого и эффективного кода.
Как вы обеспечиваете качество кода и тестируемость ваших Python-скриптов в производственных пайплайнах данных?
Оценка опыта работы с потоковыми данными, указанного в вакансии.
Опишите ваш опыт работы с event-driven системами. Какие инструменты вы использовали для обработки событий в реальном времени?
Проверка навыков оптимизации запросов.
С какими проблемами производительности SQL вы сталкивались при работе с распределенными базами данных и как их решали?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
