- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Engineer
Оценка ИИХорошая вакансия для начинающего специалиста с четким стеком технологий и понятными задачами. Гибридный формат работы в крупных городах (Омск, Новосибирск, СПб) делает предложение привлекательным для региональных кандидатов.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция уровня Junior требует базовых знаний Python, SQL и Apache Airflow. Основная сложность заключается в необходимости наличия коммерческого опыта от одного года, что является стандартным порогом для входа в Data Engineering.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Junior Data Engineer с опытом от года на российском рынке медиана составляет около 100,000 - 130,000 рублей. В регионах (Омск, Новосибирск) уровень может быть чуть ниже московского, но остается конкурентным в ИТ-секторе.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в deeplay уже сейчас
Откликайтесь на вакансию Data Engineer в deeplay, чтобы развивать ETL-процессы и работать с современным стеком данных!
Описание вакансии
Data Engineer
#гибрид #junior
Омск, Новосибирск, Питер
Компания: deeplay
🔹Обязанности
- Создание и поддержка ETL-процессов;
- Создание и поддержка дата-пайплайнов;
- Обеспечение качества данных;
- Автоматизация процессов;
- Обработка и анализ данных.
🔹Требования
- Коммерческий опыт работы от 1 год
- Опыт написания кода на языке Python;
- Знания python в области работы с данными: pandas, numpy и т.п.;
- Работа с Apache Airflow. Самостоятельное создание DAG;
- Опыт работы с БД. написание запросов на SQL.
Контакты:Откликнуться
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- NumPy
- Pandas
- SQL
- ETL
- Apache Airflow
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков работы с основным инструментом оркестрации, указанным в требованиях.
Расскажите, как вы организуете обработку ошибок и повторные попытки (retries) в своих DAG в Airflow?
Оценка владения SQL, критически важного для инженера данных.
В чем разница между операторами WHERE и HAVING в SQL, и в каких случаях используется оконная функция?
Проверка умения оптимизировать код при работе с большими объемами данных.
Какие методы оптимизации производительности в Pandas вы используете при обработке крупных датасетов?
Оценка понимания архитектуры данных.
Что такое идемпотентность ETL-процесса и почему она важна при проектировании пайплайнов?
Проверка навыков работы с типами данных и структурами.
В каких случаях в Python лучше использовать NumPy массивы вместо стандартных списков?
Похожие вакансии
Junior Data Analyst
Junior Developer
Junior аналитик
Data Engineer (ученик)
Младший специалист-аналитик данных
Junior разработчик (ETL/Data/DWH)
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!