- Страна
- Мексика
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Engineer
Оценка ИИОтличная вакансия в топовой технологической компании с возможностью работать удаленно. Привлекательна отсутствием легаси-кода и возможностью влиять на архитектуру глобального продукта.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к глубокому знанию Spark, Databricks и проектированию архитектуры данных с нуля. Роль предполагает не просто поддержку, а создание новых систем, что требует высокого уровня ответственности и технической экспертизы.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для удаленных позиций такого уровня в Мексике обычно выше среднего по локальному рынку, так как Dropbox ориентируется на глобальные стандарты компенсации для инженеров. Указанный диапазон отражает рыночные ожидания для Senior/Staff Data Engineer в международной компании.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Data Engineer position at Dropbox within the Analytics Data Engineering team. With over 5 years of experience in building scalable data pipelines and a deep expertise in Spark, Python, and dimensional data modeling, I am excited about the opportunity to contribute to a team that is building its data platform from the ground up. My background in leveraging Databricks and medallion architectures aligns perfectly with your current technological direction.
In my previous roles, I have successfully designed and launched sophisticated data models that supported diverse product use cases while ensuring high data quality and system reliability. I am particularly drawn to this role because of the focus on innovation and the lack of technical debt constraints. I am confident that my technical skills in SQL, Airflow, and data orchestration, combined with my strategic thinking, will allow me to make a significant impact on Dropbox's data infrastructure and help drive data-informed decision-making across the company.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в dropbox уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Dropbox и создавайте архитектуру данных будущего с использованием самых современных технологий Big Data!
Описание вакансии
Role Description
Dropbox is looking for a Data Engineer to join our Analytics Data Engineering (ADE) team within Data Science & AI Platform. In this role you will build large, scalable analytics pipelines using modern data technologies. This is not a “maintain existing platform” or “make minor tweaks to current code base” kind of role. We are effectively building from the ground up and plan to leverage the most recent Big Data technologies. If you enjoy building new things without being constrained by technical debt, this is the job for you!
Our Engineering Career Framework is viewable by anyone outside the company and describes what’s expected for our engineers at each of our career levels. Check out our blog post on this topic and more here.
Responsibilities
- Define company data assets (data model), Spark, SparkSQL jobs to populate data models
- Define and design data integrations, data quality frameworks and design and evaluate open source/vendor tools for data lineage
- Work closely with Dropbox business units and engineering teams to develop strategy for long term Data Platform architecture to be efficient, reliable and scalable
- Conceptualize and own the data architecture for multiple large-scale projects, while evaluating design and operational cost-benefit tradeoffs within systems
- Collaborate with engineers, product managers, and data scientists to understand data needs, representing key data insights in a meaningful way
- Design, build, and launch collections of sophisticated data models and visualizations that support multiple use cases across different products or domains
- Optimize pipelines, dashboards, frameworks, and systems to facilitate easier development of data artifacts
On-call work may be necessary occasionally to help address bugs, outages, or other operational issues, with the goal of maintaining a stable and high-quality experience for our customers.
Requirements
- 5+ years of Spark, Python, Java, C++, or Scala development experience
- 5+ years of SQL experience
- 5+ years of experience with schema design, dimensional data modeling, and medallion architectures
- Experience with the Databricks platform and data lake architectures for large-scale data processing and analytics
- Excellent product strategic thinking and communications to influence product and cross-functional teams by identifying the data opportunities to drive impact
- BS degree in Computer Science or related technical field involving coding (e.g., physics or mathematics), or equivalent technical experience
- Experience designing, building and maintaining data processing systems
Preferred Qualifications
- 7+ years of SQL experience
- 7+ years of experience with schema design, dimensional data modeling, and medallion architectures
- Experience with Airflow or other similar orchestration frameworks
- Experience building data quality monitoring using MonteCarlo or similar tools
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Data Architecture
- C++
- Python
- SQL
- Airflow
- Java
- Spark
- Databricks
- Data Modeling
- Scala
- SparkSQL
- MonteCarlo
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия делает упор на создание систем с нуля. Важно понять, как кандидат выбирает инструменты.
Опишите ваш опыт проектирования архитектуры данных 'с нуля': какие критерии вы использовали для выбора между различными Big Data технологиями?
Dropbox использует Databricks и медальонную архитектуру. Кандидат должен понимать принципы работы этих систем.
Расскажите о наиболее сложных проблемах производительности, с которыми вы сталкивались при работе со Spark и Databricks, и как вы их решили?
В требованиях указано проектирование схем и дименсиональное моделирование.
Каковы основные принципы проектирования данных в рамках Medallion Architecture (Bronze/Silver/Gold), и как вы обеспечиваете консистентность данных между слоями?
Упоминается работа с Airflow и мониторинг качества данных.
Как вы организуете процесс мониторинга качества данных (Data Quality) в автоматизированных пайплайнах, и какие метрики считаете критическими?
Роль предполагает взаимодействие с продакт-менеджерами и дата-сайентистами.
Приведите пример, когда вам пришлось убеждать кросс-функциональную команду в необходимости изменения архитектуры данных для достижения бизнес-целей.
Похожие вакансии
Data аналитик Senior
Продуктовый аналитик (middle)
Аналитик данных
Data аналитик (Senior)
Аналитик данных (Data Analyst)
DWH аналитик
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Мексика