- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- 850 000 ₽ – 1 000 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Data Engineer
Высокий балл за работу в структуре Национального Банка, конкурентную заработную плату для региона и работу с современным стеком технологий (Airflow, Trino, LLM/RAG).
Сложность вакансии
Средний уровень сложности: требуются уверенные знания SQL, Python и опыт работы с Airflow, а также понимание архитектуры DWH. Дополнительным плюсом будет знание Trino и инструментов Data Governance.
Анализ зарплаты
Предлагаемая зарплата в 850,000 - 1,000,000 KZT NET находится на уровне выше среднего для рынка Астаны для специалистов уровня Middle Data Engineer. Это привлекательное предложение для государственного сектора, соответствующее топовым финтех-компаниям Казахстана.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в National Bank of Kazakhstan уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Центра развития цифровых технологий Национального Банка и создавайте финансовую платформу будущего!
Описание вакансии
Data Engineer
Digital Development Center of National Bank of Kazakhstan
850,000 to 1,000,000 KZT NET per month
Astana / Office
Building a data platform in the financial domain.
Responsibilities:
• Design and develop ETL/ELT pipelines
• Build data marts and optimize SQL
• Setup data access and integrations
• Manage pipelines in Airflow
• Maintain data governance and quality
Requirements:
• Confident in Python and SQL
• Experience with ETL/ELT pipelines
• Understanding of data modeling and DWH
• Experience with relational databases (PostgreSQL)
• Understanding of Git, CI/CD, and Docker
Optional requirements:
• Federated engines (Trino / Presto)
• Data catalogs and data lineage (OpenMetadata / DataHub)
• Basic understanding of LLM/RAG
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- SQL
- ETL
- ELT
- PostgreSQL
- Airflow
- Git
- CI/CD
- Docker
- Trino
- Presto
- OpenMetadata
- DataHub
- LLM
- RAG
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации производительности в PostgreSQL.
Расскажите о вашем опыте оптимизации сложных SQL-запросов. Какие инструменты и подходы вы использовали для выявления узких мест?
Оценка опыта работы с основным инструментом оркестрации, указанным в вакансии.
Как вы организуете обработку ошибок и повторные попытки (retries) в DAG-файлах Airflow для обеспечения отказоустойчивости пайплайнов?
Проверка понимания архитектурных принципов построения хранилищ данных.
Какие подходы к моделированию данных (например, Kimball или Inmon) вы предпочитаете для создания витрин данных в финансовом секторе и почему?
Оценка навыков работы с современными инструментами федерации данных.
Был ли у вас опыт работы с Trino или Presto? В каких сценариях использование федеративных движков запросов оправдано по сравнению с классическим ETL?
Проверка культуры разработки и автоматизации.
Опишите ваш типичный процесс CI/CD для доставки изменений в код ETL-пайплайнов. Как вы обеспечиваете качество данных при деплое?
Похожие вакансии
Junior Python Data Engineer
Data engineer
Senior Data Engineer
ML Engineer, Senior
Data Scientist Senior
Специалист по подготовке данных для ИИ (удалённо)
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!