- Страна
- Беларусь
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Engineer
Оценка ИИInnowise — крупный и известный игрок на рынке аутсорсинга, предлагающий работу над международными проектами. Вакансия привлекательна четкими требованиями, возможностью профессионального роста и использованием современного стека технологий.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения широким стеком технологий (SQL, NoSQL, Python/Java/Scala) и английского языка на уровне B2. Дополнительную сложность добавляет необходимость понимания архитектурных паттернов и практик CI/CD.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для Data Engineer уровня Middle/Senior в Беларуси рыночный диапазон составляет от $2500 до $4500. Учитывая требования к английскому языку и международный характер проектов, можно ожидать предложения по верхней границе рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Innowise уже сейчас
Присоединяйтесь к Innowise и работайте над масштабными международными проектами в сильной команде инженеров!
Описание вакансии
В Innowise ищем коллегу на позицию Data Engineer. Если ты ищешь сильную команду, интересные проекты и профессиональный рост - будем рады познакомиться!
*📍* Локация: Беларусь
*🇬🇧* Уверенный разговорный английский язык на уровне от В2 и выше
*💡* Основные требования:
*✅* Практический опыт работы с современными технологиями в области баз данных и хранилищ, таких как:
- SQL (PostgreSQL, MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server или др.)
- NoSQL (MongoDB, Cassandra, DynamoDB, Redis или др.)
- Data Modeling: Dimensional Modeling (моделирование по измерениям), Star/Snowflake Schema (схемы «звезда»/«снежинка»)
*✅* Базовое понимание архитектуры данных и оптимизации производительности систем обработки данных
*✅* Свободное владение языками программирования и написания скриптов, такими как Python, Scala или Java
*✅* Теоретические знания практик CI/CD (непрерывная интеграция/непрерывное развертывание) для конвейеров данных (например, Git, Jenkins, Terraform)
*✅* Подтвержденный опыт создания надежных, эффективных и автоматизированных рабочих процессов с данными
*💪* Преимуществом будут:
- Знакомство с инструментами контейнеризации и оркестрации (например, Docker, Kubernetes)
- Опыт работы в fintech, ecommerce, manufacturing или healthcare
- Опыт работы с крупномасштабными архитектурами данных и фреймворками для обработки больших данных (Apache Spark или любой другой)
- Знание современных AI инструментов и опыт их использования в работе
*👨🏻💻* Основные обязанности:
- Разработка и оптимизация конвейеров данных для сбора, обработки и анализа данных в больших объемах
- Работа в составе команды заказчика на иностранных проектах (преимущественно EMEA)
- Сотрудничество с архитекторами данных, аналитиками и бизнес-командами для принятия эффективных решений на основе данных
- Создание и управление решениями для хранения данных, включая реляционные базы данных и NoSQL-системы
- Обеспечение качества и согласованности данных в соответствии с передовым опытом и стандартами
- Устранение проблем с данными, оптимизация производительности и автоматизация рабочих процессов
*📩* Форма для отправки CV находится Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- Python
- Terraform
- SQL
- Kubernetes
- CI/CD
- PostgreSQL
- Redis
- Docker
- Apache Spark
- Jenkins
- Java
- MySQL
- DynamoDB
- Data Modeling
- NoSQL
- Oracle
- MongoDB
- Scala
- Microsoft SQL Server
- Cassandra
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков проектирования хранилищ данных.
Расскажите о различиях между схемами «звезда» и «снежинка». В каких случаях вы выберете ту или иную архитектуру?
Оценка опыта работы с высоконагруженными системами.
Как вы подходите к оптимизации производительности SQL-запросов при обработке больших объемов данных?
Проверка владения инструментами автоматизации.
Опишите ваш опыт настройки CI/CD конвейеров именно для задач обработки данных. Какие инструменты вы использовали?
Оценка навыков работы с NoSQL.
В каких сценариях использование NoSQL базы данных (например, MongoDB или Cassandra) предпочтительнее классической реляционной БД?
Проверка владения Python/Scala в контексте Data Engineering.
Как вы обеспечиваете отказоустойчивость и обработку ошибок в ваших ETL-скриптах на Python или Scala?
Похожие вакансии
Senior Data Scientist
Data Scientist (Senior)
Data Scientist
Data engineer
Сеньор-датасаентист в команду ML-разработки
ML-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!