Data Engineer (Hadoop, Scala)
Оценка ИИИнтересный проект с мировым масштабом и серьезным технологическим стеком. Удаленный формат работы и работа с Big Data делают вакансию привлекательной для опытных инженеров, хотя отсутствие названия компании в тексте является минусом.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к работе с Big Data стеком (Hadoop, Scala) и экстремальными нагрузками (100+ млн сообщений в сутки). Требуется глубокое понимание распределенных систем и оптимизации производительности.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Data Engineer с таким стеком (Scala, Hadoop) на глобальном рынке медиана составляет около 5000-7000 USD. В России для Senior-уровня предложения начинаются от 350 000 рублей.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data Engineer (Hadoop, Scala)
Стек: Hadoop, Scala, Java, Apache Spark, HDFS, YARN, Hive, HBase
разрабатывает высоконагруженные системы, которые в режиме реального времени сканируют весь текстовый сегмент Интернета (100+ млн. сообщений в сутки, 1.7 млрд. метрик) и, используя уникальные технологи…
Откликнуться через Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Hadoop
- Scala
- Java
- Apache Spark
- HDFS
- YARN
- Hive
- HBase
- Big Data
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат справляется с задержками при обработке 100 млн сообщений в сутки.
Как бы вы оптимизировали Spark-приложение, которое сталкивается с проблемой перекоса данных (data skew) при джойне больших таблиц в Hive?
Проверка знаний внутреннего устройства HBase для эффективного хранения метрик.
Каковы основные принципы проектирования Row Key в HBase для предотвращения появления 'hotspots' при записи большого потока данных?
Оценка навыков управления ресурсами в кластере.
Как вы настраиваете параметры YARN (memory, cores) для обеспечения стабильной работы нескольких параллельных Spark-стримингов?
Проверка владения основным языком разработки.
В чем преимущество использования функциональных подходов Scala при обработке распределенных коллекций по сравнению с императивным Java-кодом?
Проверка понимания архитектуры HDFS.
Как работает механизм обеспечения отказоустойчивости NameNode в Hadoop и какие проблемы могут возникнуть при хранении огромного количества мелких файлов?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
