Data Engineer (Инженер данных)
Оценка ИИПозиция в банковском секторе с современным стеком технологий (Airflow, Python) и четко определенными задачами. Работа в Apex Bank предполагает стабильность и возможность работы над критически важными для бизнеса данными.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует уверенного владения широким стеком технологий (SQL, Python, Airflow) и понимания специфики банковских данных. Сложность заключается в необходимости работы с различными ETL-инструментами и обеспечении точности для регуляторной отчетности.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиции Data Engineer в банковском секторе с таким стеком рыночные предложения обычно находятся в диапазоне от 200 000 до 350 000 рублей. Вакансия соответствует средним ожиданиям по рынку для специалистов уровня Middle/Senior.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data Engineer (Инженер данных)
Стек: SQL, PL/SQL, PL/pgSQL, Python, pandas, Apache Airflow, Informatica, SSIS
Apex Bank is looking for a Data Engineer to develop a corporate data warehouse (DWH), ETL/ELT processes, and data marts for regulatory reporting. The role involves data loading from banking systems, t…
Откликнуться через Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- PL/SQL
- PL/pgSQL
- Python
- Pandas
- Apache Airflow
- Informatica
- SSIS
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации сложных запросов в банковских системах.
Расскажите о вашем опыте оптимизации производительности SQL-запросов в PL/SQL или PL/pgSQL при работе с большими объемами данных.
Оценка опыта работы с ключевым инструментом оркестрации.
Как вы организуете обработку ошибок и повторные попытки (retries) в DAG-файлах Apache Airflow?
Проверка понимания архитектуры хранилищ.
В чем, по вашему мнению, основные различия в подходах ETL и ELT при загрузке данных в DWH?
Оценка навыков работы с библиотеками обработки данных.
В каких случаях вы предпочтете использовать pandas вместо чистого SQL для трансформации данных?
Проверка опыта работы с корпоративными инструментами интеграции.
Был ли у вас опыт миграции процессов с Informatica или SSIS на Python/Airflow? С какими трудностями вы сталкивались?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
