- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- 320 000 ₽ – 600 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Engineer
Оценка ИИСтабильная государственная компания с сильным социальным пакетом и современным технологическим стеком. Это отличная площадка для старта карьеры в Data Engineering благодаря наличию наставничества и работы с большими данными.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция ориентирована на специалистов начального и среднего уровня (Junior/Middle), так как компания готова рассматривать кандидатов с учебными проектами и базовыми знаниями SQL/Python. Основная сложность заключается в работе с государственными системами и специфическим стеком (Airflow, dbt, ClickHouse).
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанный диапазон (320 000 – 600 000 KZT) соответствует рыночным ставкам для Junior и Junior+ специалистов в Астане. Для уровня Middle верхняя граница может быть несколько ниже средней по частному сектору, но компенсируется соцпакетом.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в АО «Национальные информационные технологии» уже сейчас
Присоединяйтесь к команде, создающей цифровое будущее Казахстана, и развивайте свои навыки в Data Engineering под руководством опытных наставников!
Описание вакансии
#вакансия #астана #оффлайн #workITkz #dba, #python
Должность: Data Engineer
Компания: АО «Национальные информационные технологии»
Город: Астана
Занятость: оффлайн
Оплата: От 320 000 до 600 000
крупнейшая компания на рынке информационных технологий Казахстана.
Компания создана в 2000 году в соответствии с Постановлением Правительства Республики Казахстан от 4 апреля 2000 г. № 492 «О развитии единого информационного пространства в Республике Казахстан».
С 2008 года является дочерней организацией АО «Национальный инфокоммуникационный холдинг «Зерде».
Постановлением Правительства Республики Казахстан от 29 января 2016 года № 40 АО «НИТ» определено оператором информационно-коммуникационной инфраструктуры «электронного правительства» и согласно постановлению Правительства Республики Казахстан от 26 февраля 2016 года №118 - Единым контакт-центром.
Описание вакансии:
Чем предстоит заниматься
— Разработка и поддержка ETL/ELT-процессов в Airflow
— Настройка загрузки данных из внешних источников и государственных систем
— Построение слоёв данных и витрин в dbt на ClickHouse / PostgreSQL
— Написание и оптимизация SQL-запросов
— Контроль качества данных и мониторинг пайплайнов
— Работа в связке с аналитиками и DS-командой
Что ждём от вас
— Знание SQL на уверенном базовом уровне (JOIN, агрегации, оконные функции)
— Python для работы с данными (pandas, работа с API, файлами)
— Понимание реляционных БД и принципов хранения данных
— Базовые навыки Linux и Git
— Аккуратность, ответственность и желание развиваться в Data Engineering
Будет плюсом
— Опыт с Airflow, dbt или Docker (хотя бы на уровне учебных проектов)
— Знакомство с ClickHouse или другими колоночными СУБД
— Пет-проекты, курсы или GitHub с кодом по данным
Наш стек
— БД: ClickHouse, PostgreSQL, Minio
— BI: Superset, Lightdash, Metabase
— Языки: SQL, Python (pandas, matplotlib, seaborn)
— Инструменты: Git, dbt, Airflow, Spark, DataHub
— Стабильный оклад и официальное трудоустройство
— Опытную команду, наставничество и обучение
— Адекватные задачи и понятные цели
— Развозка, матпомощь, отпускные, комфортные условия в офисе
Контакты:
Telegram Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- Python
- Linux
- Pandas
- Matplotlib
- SQL
- dbt
- PostgreSQL
- Docker
- Airflow
- Apache Spark
- ETL
- ELT
- ClickHouse
- Seaborn
- MinIO
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых навыков SQL, необходимых для построения витрин данных.
В чем разница между операторами WHERE и HAVING, и в каком порядке они выполняются в SQL-запросе?
Оценка понимания ETL-процессов и инструментов оркестрации.
Расскажите о жизненном цикле DAG в Airflow и как вы будете обрабатывать ошибки при падении одного из тасков?
Проверка навыков работы с Python в контексте обработки данных.
Как с помощью библиотеки pandas объединить два датафрейма по общему ключу и обработать пропущенные значения?
Оценка архитектурного мышления.
В чем принципиальное различие между строковыми (PostgreSQL) и колоночными (ClickHouse) базами данных, и для каких задач лучше подходит каждая из них?
Проверка навыков работы с Git.
