Data Engineer
Оценка ИИСтабильная компания, востребованный стек технологий (Spark, Greenplum, Airflow) и возможность удаленной работы. Отсутствие указанной вилки зарплаты немного снижает привлекательность, но задачи выглядят масштабно.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения SQL и SparkSQL, а также глубокого понимания архитектуры DWH. Сложность заключается в необходимости совмещать инженерные задачи с системным анализом и проектированием документации.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для Middle Data Engineer в РФ обычно находится в диапазоне 180 000 – 280 000 рублей. Bell Integrator — крупный интегратор, чьи предложения обычно соответствуют среднерыночным значениям для опытных специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Bell Integrator Регионы
Data Engineer
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Проектирование интеграционных ETL процессов по загрузки данных из источников в Lakehouse
-определение источников и анализ данных в них
-написание прототипа select-запроса на отбор данных (SparkSQL)
-разработку документации(FSD , спецификации таблиц)
-определение критериев приёмки
-постановка задач на команду разработки
-приёмка результата
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-
-1.Уверенное владение SQL (в приоритете диалекты Oracle, PostgreSQL),знание CTE и умение писать сложные запросы + DML запросы
-2. Знание SparkSQL (умение писать SELECT и смотреть план запроса )
-2.Понимание структуры DWH (слои). Владение одной из методологий построения DWH. Обязательный опыт работы с DWH
-3.Понимание процессов ETL/ELT
-4.Навыки системного анализа и ведения технической документации
-5.Навыки работы с Jira + Confluence или аналогичное
-Будет плюсом:
-1.Опыт работы с Greenplum или другой MPP БД
-2.Знание Python
-3.Опыт работы с Apache Airflow
-4.Знание PL\SQL или PgPL\SQL
Контакты: Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- PostgreSQL
- Confluence
- ETL
- Jira
- Apache Airflow
- Oracle
- ELT
- PL/SQL
- SparkSQL
- DWH
- Greenplum
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры данных и умения структурировать хранилище.
Расскажите о вашем опыте проектирования слоев DWH. Какую методологию (Kimball, Inmon, Data Vault) вы предпочитаете и почему?
Важный навык для оптимизации производительности в Spark.
Как вы анализируете план выполнения запроса в SparkSQL? На какие показатели обращаете внимание в первую очередь?
Проверка навыков системного анализа, указанных в вакансии.
Что, по вашему мнению, обязательно должно входить в FSD (Functional Specification Document) для нового ETL-процесса?
Оценка опыта работы с большими данными и MPP-системами.
В чем заключаются основные особенности оптимизации запросов в Greenplum по сравнению с классическим PostgreSQL?
Проверка владения инструментами оркестрации.
Опишите типичный DAG в Airflow для загрузки данных из источника в Lakehouse. Как вы обрабатываете ошибки и повторные запуски (retries)?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
