- Страна
- Россия
- Зарплата
- 300 000 ₽ – 350 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Engineer
Оценка ИИВысокая заработная плата, полностью удаленный формат работы и интересная бизнес-модель компании, связывающая локальных специалистов с рынком Кремниевой долины. Стек технологий современный и востребованный.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует солидного опыта (от 4-5 лет) и владения классическим стеком Big Data (Spark, Airflow, Kafka). Дополнительную сложность может представлять необходимость понимания аналитических задач и проектирования архитектуры DWH.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата в 300 000 – 350 000 ₽ соответствует верхней границе рыночного диапазона для Senior Data Engineer в России. Это конкурентное предложение, учитывая возможность удаленной работы.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Volna уже сейчас
Если вы готовы строить современные DWH для международных проектов, откликайтесь на вакансию прямо сейчас!
Описание вакансии
*💻 Data Engineer*
от 300 000 до 350 000 ₽
Удалёнка
Volna— быстрорастущая платформа, созданная для взаимодействия разработчиков, дизайнеров, тестировщиков из России и компаний Кремниевой долины.
Требования:
– Опыт работы Data Engineer от 4–5 лет
– Уверенный SQL
– Python / Scala
– Опыт работы с Spark / Airflow / Kafka
– Опыт построения DWH
– Опыт работы/ выполнение обязанностей аналитика будет преимуществом
*➡️*Откликнуться
*📍 Навигация:[База знаний](https://t.me/dsproglib) • [Задачи](https://t.me/ds_problems_lib) •* Собеседования
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Python
- Scala
- Apache Spark
- Apache Airflow
- Apache Kafka
- DWH
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектурных паттернов и оптимизации производительности при работе с большими данными.
Расскажите о самом сложном пайплайне на Spark, который вы оптимизировали. Какие методы (partitioning, caching, broadcast joins) вы использовали?
Оценка навыков проектирования хранилищ данных.
Какие подходы к моделированию DWH (Kimball, Inmon, Data Vault) вы предпочитаете и почему? В каких случаях вы бы выбрали тот или иной подход?
Проверка опыта работы с оркестрацией задач.
Как вы организуете обработку ошибок и повторные запуски (retries) в сложных DAG в Airflow? Как обеспечиваете идемпотентность задач?
Оценка навыков работы с потоковыми данными.
Опишите ваш опыт работы с Kafka. Как вы обеспечиваете гарантию доставки сообщений (at-least-once, exactly-once) в ваших интеграциях?
Проверка аналитического мышления, которое указано как преимущество.
Как вы подходите к проверке качества данных (Data Quality) перед их загрузкой в финальные витрины для аналитиков?
Похожие вакансии
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist Middle+, Senior
Data Scientist
Middle+ Data инженер
Senior ML/LLM Инженер
Junior Applied ML Engineer / Data Scientist
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!