- Страна
- Россия
Data Engineer (HR отчетность)
Оценка ИИАльфа-Банк — престижный работодатель с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает удаленный формат работы, работу с современным стеком (Airflow, Kafka) и четко очерченные задачи в области HR-аналитики.
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 ИИРоль требует не только сильных технических навыков в ETL и DWH (PostgreSQL, Airflow, Python), но и понимания специфики HR-данных и систем SAP. Высокие требования к опыту (от 3 лет) и знанию методологий Data Governance повышают порог входа.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, однако для Middle Data Engineer в банковском секторе РФ рыночный диапазон составляет 200 000 – 350 000 рублей. Альфа-Банк обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие или слегка превышающие медиану рынка для опытных специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Альфа-Банк. ИТ-специалисты
Data Engineer (HR отчетность)
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Развивать DWH HR-отчетности: участвовать в проектировании и масштабировании корпоративного хранилища данных
-Интегрировать источники: собирать, очищать и консолидировать данные из учетных систем (в том числе SAP HCM/SAP BW)
-Проектировать витрины данных: переводить требование бизнеса и топ-менеджмента в понятные технические алгоритмы и данные
-Обеспечивать качество данных: внедрить процессы Data Quality и Data Governancе
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Опыт работы в области DWH, ETL или Data Engineering – от 3 лет
-Практический опыт проектирования и развития хранилищ данных
-Уверенное владение Postgresql, MS Sql, Python (обработка данных, интеграции и автоматизации), Apache Airflow, Kafka, Git
-Приверженность к Data Governance подход
-Умение самостоятельно принимать решения, документировать их и доводить до промышленной эксплуатации
-Понимание основных принципов хранения данных в SAP HCM / SAP BW будет преимуществом
-Понимание требований BI систем к структуре и качеству данных будет преимуществом
-Понимание основных метрик HR отчетности будет преимуществом
Контакты: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- PostgreSQL
- MS SQL Server
- Python
- Apache Airflow
- Kafka
- Git
- ETL
- DWH
- Data Governance
- Data Quality
- SAP HCM
- SAP BW
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков проектирования архитектуры и понимания жизненного цикла данных.
Расскажите о самом сложном DWH-проекте, в котором вы участвовали: как была устроена архитектура и с какими проблемами масштабирования вы столкнулись?
Оценка практических навыков работы с основным инструментом оркестрации, указанным в вакансии.
Как вы организуете обработку ошибок и повторные запуски (retries) в DAG-файлах Apache Airflow при работе с нестабильными источниками данных?
Важный аспект вакансии — обеспечение качества данных.
Какие конкретные проверки Data Quality вы бы внедрили для HR-отчетности, чтобы гарантировать корректность расчета метрик текучести или численности персонала?
Проверка владения SQL и понимания производительности БД.
С какими методами оптимизации тяжелых аналитических запросов в PostgreSQL вы работали (индексы, партиционирование, материализованные представления)?
Выявление преимуществ кандидата, связанных с SAP.
Был ли у вас опыт извлечения данных из SAP HCM или SAP BW? С какими сложностями структуры данных в этих системах вы сталкивались?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
