- Страна
- Россия
- Зарплата
- 250 000 ₽ – 270 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data engineer
Оценка ИИХорошее предложение для Middle-специалиста с четким стеком технологий и прозрачными требованиями. Указана зарплатная вилка, соответствующая рынку, и понятный формат работы.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения стеком Hadoop, Spark и Airflow, а также опыта работы с облачными провайдерами. Уровень Middle предполагает самостоятельность в проектировании ETL-процессов и витрин данных.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка 250 000 – 270 000 руб. gross находится в пределах рыночной нормы для Middle Data Engineer в России, хотя верхняя граница рынка для опытных мидлов может достигать 350 000 руб. и выше. Предложение является конкурентоспособным для стабильной работы в аутстаффинговой или сервисной компании.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Top Selection уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Top Selection и развивайте современные DWH-решения на стеке Hadoop и облачных платформ!
Описание вакансии
#вакансия #удаленнаяработа #Data #Dataengineer #РФ #middle
**✅Позиция:Data engineer💻
✅Вилка: 250.000 - 270.000 руб. гросс💰
✅Занятость: Полная
✅Локация и гражданство:РФ 📌
✅Оформление: Как ИП**
**👋Привет! Меня зовут Ирина. Я представляю группу компаний Top Selection.
🔥В данный момент мы в поисках Data engineer** 🔥
🛠Требования:
- Знание базовых операций СУБД и ключевых принципов построения хранилищ данных (DWH);
- Опыт применения технологий экосистемы Hadoop (в том числе Spark, Hive и других);
- Практический опыт работы с облачными платформами Azure, Yandex Cloud;
- Навыки разработки и сопровождения ETL‑пайплайнов (с использованием Airflow, Azure Data Factory);
- Подтверждённый опыт работы с базами данных PostgreSQL и ClickHouse;- Уверенное владение SQL и языком программирования Python;
- Опыт использования инструментов контроля качества данных (таких как Great Expectations).
📌Обязанности:
- Проектирование и сборка витрин данных в соответствии с утверждённым техническим заданием;
- Проектирование, разработка и сопровождение ETL‑процессов для загрузки данных в Data Lake и из него;
- Подготовка документации, включая комментарии к коду;
- Взаимодействие с data‑аналитиками в целях создания новых и оптимизации действующих витрин данных.
📲Контакт для связи: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Hadoop
- Spark
- Hive
- Azure
- Yandex Cloud
- ETL
- Airflow
- Azure Data Factory
- PostgreSQL
- ClickHouse
- SQL
- Python
- Great Expectations
- DWH
- Data Lake
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектурных принципов и умения работать с большими данными.
Расскажите о вашем опыте оптимизации Spark-джобов. Какие техники вы использовали для борьбы с data skew?
Оценка навыков проектирования хранилищ.
Какие подходы к моделированию данных в DWH (например, Kimball или Inmon) вы применяли на практике и почему?
Проверка опыта работы с инструментами оркестрации.
Как вы организуете обработку ошибок и ретраи в сложных DAG в Airflow?
Оценка навыков работы с ClickHouse.
В каких случаях вы выберете ClickHouse вместо PostgreSQL для хранения данных, и какие движки таблиц в ClickHouse вы использовали?
Проверка культуры разработки и качества данных.
Как вы интегрируете проверки Great Expectations в свои ETL-пайплайны? Какие типы проверок (expectations) вы считаете критически важными?
Похожие вакансии
MLOps-инженер
Data Engineer / Big Data Developer
Data инженер Middle
Data engineer
Middle+ Data инженер
Middle Data-Scientist / Risk Modelist
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!