- Страна
- Узбекистан
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Engineer | Big 3 Consulting
Оценка ИИПрестижный работодатель («Большая тройка»), работа над масштабным финтех-проектом и перспективы релокации в международные хабы делают вакансию очень привлекательной, несмотря на отсутствие удаленки.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена строгими требованиями к опыту (4+ года), необходимостью работы в офисе в Ташкенте и высокими стандартами качества, характерными для консалтинга «Большой тройки».
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Senior Data Engineer в Ташкенте с учетом международного статуса компании предлагаемая «рыночная компенсация» обычно находится в верхнем квартиле локального рынка, соответствуя уровню $3500–$5000.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в The Thinksters уже сейчас
Присоединяйтесь к команде «Большой тройки» и стройте карьеру в международном консалтинге — подайте заявку прямо сейчас!
Описание вакансии
*🚀 Data Engineer | Big 3 Consulting*
Ищем сильного Data Engineer на долгосрочный проект одной из компаний Большой тройки.
*📍 Ташкент, работа в офисе (onsite, не удалённо)*
*💼* Full-time
*💰* Рыночная компенсация
О проекте:
Работа над крупным fintech-проектом в сфере кредитного скоринга: production ML pipeline, high-load системы и большие объёмы клиентских и аналитических данных.
Что важно:
• 4+ года опыта в Data Engineering
• Strong SQL и опыт работы с большими объёмами данных
• Python: pandas, pyarrow, Parquet
• Опыт построения и поддержки ETL-пайплайнов
• Airflow / Dagster / Prefect
• Опыт работы с OLAP и high-load системами будет большим плюсом
• Опыт в banking / fintech / telecom / tech — преимущество
Почему стоит рассмотреть:
• Работа непосредственно с крупными клиентами
• Проекты большого масштаба и сложные production-задачи
• Рыночная компенсация
• Сильная команда Data Engineering / ML / DevOps
• Возможность дальнейшего трудоустройства в Milan Hub или региональном хабе СНГ
• Возможность работать над проектами с крупнейшими компаниями рынка
*📩 Заинтересовало? Загружайте свой CV и подавайте заявку:*
Будем рады сильным специалистам, которые хотят работать над масштабными международными проектами.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Pandas
- SQL
- Airflow
- ETL
- Dagster
- Prefect
- OLAP
- Parquet
- PyArrow
Возможные вопросы на собеседовании
Проект связан с кредитным скорингом и high-load системами, где производительность критична.
Как бы вы оптимизировали ETL-процесс при работе с терабайтами данных в формате Parquet, используя Python и pyarrow?
Вакансия предполагает работу с OLAP-системами.
Какие архитектурные подходы вы используете для обеспечения консистентности данных при загрузке в OLAP-хранилище в реальном времени?
Упоминаются Airflow/Dagster/Prefect.
С какими основными проблемами масштабирования Airflow вы сталкивались и как решали вопросы зависимости задач в сложных DAG?
Работа в консалтинге требует взаимодействия с клиентами.
Опишите случай, когда технические ограничения данных мешали реализации бизнес-требования клиента. Как вы нашли компромисс?
Важен опыт в Fintech.
