- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Engineer
Оценка ИИИнтересный стек технологий (ClickHouse, StarRocks, K8s) и актуальная сфера кибербезопасности делают вакансию привлекательной. Компания «Облако.ру» является заметным игроком, что обещает стабильность и профессиональный рост.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний не только в области Data Engineering (SQL, OLAP), но и серьезных навыков DevOps (Kubernetes), что повышает порог входа. Работа с данными кибербезопасности подразумевает высокую ответственность за точность и доступность данных.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Data Engineer с требованиями по Kubernetes и OLAP-системам рыночный диапазон в России составляет от 250 000 до 450 000 рублей. Специалисты на стыке Data и DevOps сейчас крайне востребованы.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Облако.ру уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Облако.ру и создавайте высокопроизводительные системы обработки данных для кибербезопасности!
Описание вакансии
Data Engineer
Компания: Облако.ру
*🔹*Обязанности
-Проектирование и развитие data-пайплайнов для обработки событий кибербезопасности;
-Нормализация и обогащение событий безопасности;
-Проектирование и оптимизация аналитического хранилища данных (ClickHouse / StarRocks / аналоги);
-Подготовка витрин данных под быстрые запросы и аналитику;
-Эксплуатация data сервисов в Kubernetes: деплой, ресурсы, отказоустойчивость, масштабирование;
-Обеспечение наблюдаемости и качества данных (метрики, алерты, replay/backfill);
-Участие в разборе инцидентов и оптимизации производительности data платформы.
*🔹*Требования
-Опыт построения и эксплуатации data pipelines (ETL, ELT и/или streaming) в production среде;
-Уверенный SQL, включая оптимизацию запросов и анализ производительности;
-Опыт работы с OLAP-СУБД (ClickHouse/StarRocks/Druid/Pinot или аналоги);
-Понимание принципов потоковой обработки данных (идемпотентность, дедупликация, обработка ошибок);
-Опыт проектирования и оптимизации витрин и схем хранения данных;
-Уверенные знания Kubernetes и опыт эксплуатации сервисов в production среде;
-Понимание принципов надежности, масштабирования и наблюдаемости data систем.
Откликнуться
*🔥* Подписаться на наши каналы / Откликнуться / Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- ETL
- ELT
- ClickHouse
- StarRocks
- Kubernetes
- Data Pipelines
- OLAP
- Streaming Data
- Data Modeling
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики работы с ClickHouse и StarRocks.
Какие стратегии оптимизации хранения и запросов вы бы применили в ClickHouse для работы с миллиардами событий безопасности?
Оценка навыков работы с инфраструктурой.
С какими основными сложностями вы сталкивались при эксплуатации стейтфул-сервисов (баз данных или брокеров) в Kubernetes?
Проверка понимания надежности систем.
Как вы реализуете механизм дедупликации данных в стриминговом пайплайне, чтобы обеспечить идемпотентность?
Оценка опыта в обеспечении качества данных.
Какие метрики наблюдаемости (observability) вы считаете критическими для мониторинга здоровья data-пайплайна?
Проверка навыков обработки инцидентов.
Опишите ваш подход к проведению backfill-процедуры в случае обнаружения ошибки в логике обработки данных за прошлый месяц.
Похожие вакансии
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist Middle+, Senior
Data Scientist
Data Engineer
Middle+ Data инженер
Backend / ML Infrastructure / MLOps инженер
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!