Data Engineer
Оценка ИИWILIX — аккредитованная IT-компания с сильным портфелем клиентов, что гарантирует интересные задачи и стабильность. Указанный диапазон зарплаты соответствует рынку, а статус компании дает право на ИТ-льготы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения стеком обработки данных и готовности к работе в формате аутстаффинга, что подразумевает быструю адаптацию к процессам разных крупных заказчиков. Основная сложность заключается в необходимости соответствовать высоким инженерным стандартам ведущих банков и ритейлеров.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата (180 000 – 240 000 ₽) находится в пределах рыночной нормы для Middle Data Engineer в России. Верхняя планка соответствует средним ожиданиям опытных специалистов, хотя в топовых финтех-компаниях напрямую ставки могут быть выше.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data Engineer
от 180 000 до 240 000 ₽
WILIX
О Нас WILIX — аккредитованная IT-компания. Мы создаем современные корпоративные системы и развиваем направление аутстаффинга. Мы предоставляем высокую инженерную экспертизу ведущим игрокам рынка: Сбер, Т-Банк, МТС Банк, X5 Ритейл, Магнит, Северсталь,...
Откликнуться: Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Python
- ETL
- Data Engineering
- Airflow
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат обеспечивает надежность данных при сбоях в пайплайнах.
Расскажите о вашем опыте обеспечения качества данных (Data Quality) и обработки ошибок в ETL-процессах.
Работа в аутстаффинге часто требует оптимизации запросов под конкретные БД заказчика.
Какие методы оптимизации сложных SQL-запросов вы применяли на практике для ускорения обработки больших объемов данных?
Проверка владения инструментами оркестрации.
С какими инструментами оркестрации (например, Airflow) вы работали и как структурировали сложные DAGи?
Оценка архитектурного мышления.
В чем, по вашему мнению, основные различия при проектировании Data Warehouse для финтеха и ритейла?
Проверка гибкости и коммуникативных навыков.
Как вы подходите к изучению новой кодовой базы и архитектуры данных при переходе на новый проект к заказчику?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
