- Зарплата
- 2 800 € – 4 550 €
Data Engineer (Azure Databricks)
Оценка ИИСильная компания с мировым именем, работа в социально значимой сфере (life sciences) и прозрачная вилка в евро. Удаленный формат работы в ЕС делает вакансию очень привлекательной.
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 ИИТребуется солидный опыт (от 4 лет) и узкая специализация на стеке Azure Databricks, включая знание архитектуры Delta Lake и многослойных пайплайнов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата (2800–4550 EUR gross) соответствует среднерыночным показателям для Middle/Senior Data Engineer в странах Восточной и Центральной Европы, однако для Западной Европы (например, Германии) верхняя граница может быть выше.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data Engineer (Azure Databricks) Andersen
Зарплата: 2800 – 4550 EUR в месяц (gross)
Местоположение: Евросоюз
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 28.09.2026
Требования:
• Коммерческий опыт в Data Engineering от 4 лет
• Опыт с Azure Databricks, включая Spark и Delta Lake
• Построение многослойных пайплайнов (Landing → Raw → Enriched → Curated)
• Оркестрация пайплайнов через Databricks Jobs / Workflows
О компании:
Andersen работает с лидерами FinTech, Healthcare, Retail, Telecom. Заказчик — международная компания в сфере life sciences, проект — облачная платформа данных для разработки лекарств.
Контакт: Откликнуться
Откликнуться в LinkedIn
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Azure Databricks
- Apache Spark
- Delta Lake
- Data Engineering
- ETL
- Azure
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики хранения данных в Databricks.
Расскажите о преимуществах использования Delta Lake по сравнению с обычным Parquet в контексте ACID-транзакций.
Оценка опыта проектирования архитектуры данных.
Как вы организуете процесс очистки и трансформации данных при переходе из Raw в Enriched слой?
Проверка навыков оптимизации производительности Spark.
Какие методы оптимизации Spark-джобов в Databricks вы применяли для борьбы с проблемой перекоса данных (data skew)?
Оценка владения инструментами оркестрации.
В каких случаях вы предпочтете Databricks Workflows внешним оркестраторам, таким как Airflow?
Проверка навыков работы с облачной инфраструктурой.
Как вы обеспечиваете безопасность и разграничение доступа к данным в разных слоях (Landing/Curated) внутри Azure?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
