- Страна
- Россия
Data Engineer
Оценка ИИОтличная вакансия в технологичной компании с сильной корпоративной культурой, расширенным соцпакетом (ДМС, компенсация хобби) и современным офисом. Четко прописанный стек технологий и интересные задачи в области real-time обработки данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена обязательным требованием опыта работы с Apache Flink и навыками проектирования high-load систем реального времени. Стек технологий (Kafka, Flink, ClickHouse) требует глубокой технической экспертизы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Data Engineer с обязательным знанием Apache Flink и опытом в high-load в Москве рыночные предложения обычно начинаются от 300 000 рублей. Специалисты такого профиля сейчас крайне востребованы, что позволяет претендовать на верхнюю границу рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
#вакансия#vacancy#job#вакансия#дата_инженер#dataengineer
Data Engineer для PARI
PARI — технологичная компания в сфере спортивных развлечений с высокой продуктовой культурой и data-driven подходом. Мы создаем пространство, где экспертиза превращается во влияние на продукт и бизнес.
Что мы предлагаем:
У нас современный технологичный офис в центре Москвы с зонами отдыха, несколькими кухнями и кинозалом с прямыми трансляциями спортивных и киберспортивных событий
Расширенная программа ДМС со стоматологией с первого дня
Корпоративная социальная программа для каждого сотрудника
Компенсация расходов на увлечения, спорт и здоровье
У нас есть отдел развития талантов, внутренняя корпоративная программа образования (проводим вебинары / тренинги как от внешних спикеров, так и от внутренних экспертов из разных департаментов) и своя база знаний
Чем предстоит заниматься:
Проектировать и развивать high-load пайплайны real-time обработки данных
Работать со связкой Kafka, Flink, ClickHouse
Создавать быстрые витрины и датасеты для аналитиков и ML-специалистов
Оптимизировать производительность и надежность систем
Внедрять мониторинг, логирование и проверки качества данных
Разрабатывать переиспользуемые модули и участвовать в code review
Что мы ожидаем:
Коммерческий опыт с Apache Kafka
Практический опыт работы с Apache Flink - обязательное условие
Хорошее знание ClickHouse
Уверенное владение Python
Опыт работы с Airflow
Опыт проектирования high-load систем
Опыт разработки переиспользуемых модулей и настройки мониторинга
Подробное описание вакансии здесь: Откликнуться
*📌* Контакт для связи — Откликнуться
*⚠️* Убедительная просьба ознакомиться с правилами безопасности при отклике на вакансии в Телеграме. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Apache Kafka
- Apache Flink
- ClickHouse
- Python
- Apache Airflow
- High Load
- Monitoring
- Code Review
Возможные вопросы на собеседовании
Flink является обязательным требованием, важно понять глубину владения инструментом.
Расскажите о самом сложном кейсе использования Apache Flink в вашей практике: как вы обрабатывали состояния (state) и боролись с задержками (latency)?
Вакансия предполагает работу с высоконагруженными системами.
Как вы подходите к масштабированию Kafka-потребителей при резких скачках трафика, характерных для спортивных событий?
ClickHouse используется для быстрых витрин.
Какие движки таблиц в ClickHouse вы использовали для интеграции с Kafka и как обеспечивали консистентность данных?
Проверка качества данных упомянута в задачах.
Как вы организуете Data Quality проверки в real-time пайплайнах, чтобы минимизировать попадание некорректных данных в витрины?
Работа предполагает создание инструментов для других команд.
Опишите ваш подход к разработке переиспользуемых модулей для Airflow: как вы соблюдаете баланс между универсальностью и производительностью?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
