- Страна
- Россия
- Зарплата
- 240 000 ₽ – 260 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Engineer (GreenPlum / Airflow / DWH)
Оценка ИИСтабильный проект в крупном банке с современным стеком (Airflow, K8s, Arenadata). Из минусов — проектная занятость (6 месяцев) и оформление только через ИП, что может подойти не всем.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний MPP-архитектур (GreenPlum) и уверенного владения SQL для оптимизации планов запросов. Дополнительную сложность придает необходимость работы с Kubernetes и строгие требования к проектированию ETL-слоев в банковском секторе.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка 240 000 – 260 000 ₽ gross находится на нижней границе или чуть ниже среднерыночной для уровня Strong Middle+ в Москве, где медиана для Data Engineer составляет около 300 000 - 350 000 ₽ net. Однако для удаленного формата работы это конкурентоспособное предложение.
Сопроводительное письмо
Меня заинтересовала вакансия Data Engineer в проекте по развитию DWH крупного банка. Имея опыт работы с MPP-системами, в частности GreenPlum и Arenadata, я хорошо знаком со спецификой проектирования высоконагруженных хранилищ и оптимизацией сложных SQL-запросов. Мой опыт разработки ETL-процессов в Airflow и понимание принципов идемпотентности позволяют мне создавать надежные и масштабируемые пайплайны.
Кроме того, я обладаю практическими навыками работы в среде Kubernetes, что критично для современных инфраструктурных решений. Работа в финтехе требует особого внимания к качеству данных и производительности систем, и я готов применить свои знания для решения задач вашего проекта. Буду рад обсудить, как мой опыт поможет вашей команде в достижении поставленных целей.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в TopSelection уже сейчас
Присоединяйтесь к масштабному финтех-проекту и развивайте DWH крупнейшего банка — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
#вакансия #Fulltime #vacancy #DataEngineer #GreenPlum #Arenadata #Airflow #SQL #DWH #ETL #Kubernetes #Финтех #Удалённо #ITJobs
🔹 Data Engineer (GreenPlum / Airflow / DWH) | Strong Middle+ | агентство TopSelection
Проект: формирование единого хранилища данных (DWH) в крупном банке. Работа с высокими нагрузками, детальные слои данных, аналитические витрины.
💼 Условия:
• 🌍 Удалённо, полная занятость
• 🇷🇺 Локация и гражданство: РФ
• 🕐 График: МСК ±2 часа (синхронизация с командой)
• 📅 Длительность: 6 месяцев с высокой вероятностью пролонгации
• 💰 Зарплата: 240 000 – 260 000 ₽ gross / мес.
• 📄 Оформление: договор с ИП
✅ Задачи:
• Проектирование и разработка ETL/ELT-процессов
• Написание сложных SQL-запросов, оптимизация выполнения
• Работа с GreenPlum / Arenadata DB (MPP-архитектура)
• Оркестрация пайплайнов в Apache Airflow
• Развёртывание и поддержка задач в среде Kubernetes
• Версионирование кода в Git, участие в код-ревью
🛠 Требования:
• Сильный SQL: оконные функции, CTE, оптимизация планов запросов
• Опыт работы с DWH (слои данных, витрины, моделирование)
• Практика разработки ETL/ELT (идемпотентность, обработка ошибок, мониторинг)
• Уверенный Airflow: DAGs, операторы, сенсоры, переменные
• Опыт с Kubernetes (запуск воркеров, ресурсы, логирование)
• Знание GreenPlum или Arenadata DB (распределение, партиционирование)
➕ Будет плюсом:
• Опыт в финтехе / банках
• Знание Python для скриптинга в пайплайнах
📩 Отклик: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Greenplum
- Arenadata DB
- Apache Airflow
- SQL
- ETL
- ELT
- Kubernetes
- Git
- Python
- DWH
- MPP
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики MPP-систем, на которых строится DWH в данном проекте.
Расскажите о принципах распределения данных (distribution keys) в GreenPlum. Как неправильный выбор ключа влияет на производительность JOIN-операций?
Важно для обеспечения надежности пайплайнов, что указано в требованиях.
Как вы реализуете идемпотентность в ETL-процессах при использовании Airflow? Приведите пример обработки частичных падений загрузки.
Вакансия предполагает работу в K8s.
С какими трудностями вы сталкивались при запуске Airflow воркеров в Kubernetes? Как вы настраиваете лимиты ресурсов для тяжелых задач?
Оптимизация SQL — ключевой навык для Middle+ инженера.
Опишите ваш алгоритм действий при анализе медленного SQL-запроса в Arenadata. На какие показатели в плане запроса (EXPLAIN ANALYZE) вы смотрите в первую очередь?
Проверка архитектурного мышления в контексте банковского DWH.
Какие слои данных (например, ODS, DDS, CDM) вы обычно выделяете в DWH и какую логику трансформации выносите на каждый из них?
Похожие вакансии
Data инженер (Middle)
Аналитик данных (Middle+)
Дата аналитик (Middle+/Senior)
Senior Data Analyst
Аналитик данных (Middle+)
Data аналитик (Senior)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Россия
- Зарплата
- 240 000 ₽ – 260 000 ₽