Data Engineer
Оценка ИИИнтересная вакансия в стабильной и технологичной компании с 30-летней историей. Стек технологий актуальный, формат работы гибридный, что является плюсом для многих кандидатов, однако отсутствие информации о зарплате снижает общую привлекательность.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения современным стеком (Airflow, dbt, SQL), но отсутствие жестких требований к Big Data инструментам (Spark, Hadoop) делает её доступной для крепких Middle-специалистов. Основная сложность может заключаться в специфике домена гемблинга и высоких требованиях к качеству данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана заработная плата, однако для Data Engineer в Беларуси рыночный диапазон составляет от 2500 до 4500 USD в зависимости от уровня квалификации. Предложение в крупной гемблинговой компании обычно соответствует верхней границе рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data Engineer
Стек: SQL, Python, Apache Airflow, dbt, Data Warehouse, Data Quality, Docker, Git
BETERA – белорусская беттинговая и онлайн-гемблинговая компания. Мы – один из самых технологичных и динамично развивающихся игроков на рынке. Мы работаем в беттинге более 30 лет, в 2020 году запустили…
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Git
- Python
- SQL
- dbt
- Docker
- Apache Airflow
- Data Quality
- Data Warehouse
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков проектирования пайплайнов и понимания архитектуры Airflow.
Расскажите о вашем опыте работы с Apache Airflow: как вы организуете сложные зависимости между задачами и обрабатываете ошибки?
Оценка опыта работы с dbt, который указан в стеке.
Какие преимущества дает использование dbt в процессе трансформации данных по сравнению с написанием чистых SQL-скриптов?
Проверка понимания принципов построения хранилищ.
Какие подходы к моделированию данных в DWH вы предпочитаете (Kimball, Inmon, Data Vault) и почему?
Оценка навыков обеспечения качества данных.
Как вы реализуете проверки Data Quality в своих ETL-процессах? Какие инструменты или подходы используете?
Проверка навыков оптимизации запросов.
С какими проблемами производительности SQL вы сталкивались и какие методы оптимизации применяли для ускорения обработки больших объемов данных?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
