- Страна
- Россия
Data Engineer
Оценка ИИGlobus — известный игрок на рынке интеграции с интересными проектами. Вакансия привлекательна современным стеком (dbt, Airflow, Greenplum) и возможностью удаленной работы, что высоко ценится Senior-специалистами.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль Senior уровня требует глубокой экспертизы в Apache Spark и Kafka, а также опыта работы с Greenplum. Высокая сложность обусловлена необходимостью проектирования сложных ETL-пайплайнов для крупного бизнеса.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Senior Data Engineer на российском рынке предлагаемая роль соответствует рыночным ожиданиям. Указанный стек технологий является востребованным, что позволяет претендовать на верхнюю границу зарплатного диапазона для опытных инженеров.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Откликнитесь в Глобус уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Globus и создавайте высоконагруженные системы для лидеров рынка — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
Data Engineer
Грейд: Senior
Стек: Python, SQL, Greenplum, Apache Spark, Apache Kafka, Data Build Tool, Apache Airflow, ETL
Globus – ведущий российский интегратор и лидер в разработке цифровых сервисов для крупного бизнеса: сложных корпоративных систем, мобильных приложений, вэб-сайтов, ИТ-продуктов полного цикла, решений …
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- Greenplum
- Apache Spark
- Apache Kafka
- dbt
- Apache Airflow
- ETL
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации производительности в распределенных системах.
Расскажите о вашем опыте оптимизации Spark-приложений. Какие техники вы использовали для борьбы с data skew?
Оценка владения современными инструментами трансформации данных.
Как вы организуете тестирование и документацию моделей данных при использовании dbt в больших проектах?
Проверка понимания архитектуры хранилищ данных.
В чем заключаются основные особенности работы с Greenplum по сравнению с классическим PostgreSQL при обработке больших объемов данных?
Оценка опыта работы с потоковой обработкой.
Как обеспечить семантику exactly-once при передаче данных из Kafka в хранилище через Spark Streaming?
Проверка навыков оркестрации и отказоустойчивости.
