- Страна
- Польша
Data Engineer (Data Engineering Team)
Оценка ИИСильная компания с известным фаундером, современный стек технологий и возможность релокации в Европу (Польша, Кипр, Болгария). Крупный масштаб бизнеса гарантирует интересные задачи по обработке больших 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 ИИТребуется солидный опыт (3+ года) с современным стеком (Snowflake, DBT, Airflow) и понимание специфики финтеха. Работа в крупной международной компании подразумевает высокие стандарты кода и архитектуры.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Data Engineer с опытом 3+ года в Польше или на Кипре рыночный диапазон составляет от 4500 до 7000 евро после налогов. Уровень Capital обычно соответствует верхней границе рынка для привлечения сильных талантов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data Engineer (Data Engineering Team) в Capital
*📍*Варшава/Лимассол/София
*💎*3+ года опыта, Redshift, Snowflake, DBT, Apache Airflow, Python, Tableau/Power BI/Looker
*🚀*Фаундер — Виктор Прокопеня
Capital — международная финтех-компания, которая развивает онлайн-платформу для торговли финансовыми инструментами
Размер команды — 1k-5k
Узнать детали и откликнуться: Откликнуться
🤝Ещё 150+ вакансий аналитиков в компаниях с русскоговорящими фаундерами / командами — в нашей рассылке
Больше вакансий в компании:
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Redshift
- Snowflake
- dbt
- Apache Airflow
- Python
- Tableau
- Power BI
- Looker
- ETL
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с ключевым инструментом трансформации данных в стеке компании.
Расскажите о самом сложном проекте, который вы реализовали с использованием DBT. Как вы структурировали модели и тесты?
Оценка навыков проектирования и оптимизации облачных хранилищ.
В каких случаях вы бы предпочли Snowflake вместо Redshift, и как вы подходите к оптимизации затрат в Snowflake?
Проверка умения строить отказоустойчивые пайплайны.
Как вы организуете обработку ошибок и повторные запуски (retries) в сложных DAG-ах Apache Airflow?
Важно понимать, как кандидат обеспечивает корректность данных для бизнес-пользователей.
Какие подходы к Data Quality вы внедряли в своих предыдущих проектах? Как вы отслеживаете расхождения в данных?
Оценка навыков работы с BI-инструментами и понимания нужд аналитиков.
Был ли у вас опыт оптимизации производительности отчетов в Tableau или Looker на стороне хранилища данных?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
