Data Engineer Middle
Оценка ИИItransition — известный бренд с хорошей репутацией работодателя. Вакансия предлагает работу с современным стеком технологий и возможность удаленного формата, что делает её привлекательной для Middle-специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения Python и специфическими инструментами обработки данных, такими как pandas и multiprocess. Основная сложность заключается в необходимости работы с облачной инфраструктурой Google Cloud и интеграцией различных типов API.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для Middle Data Engineer на глобальном рынке с таким стеком (GCP, Python) медиана составляет около 4500-5500 USD. В российских компаниях или филиалах международных компаний уровень обычно варьируется от 250 000 до 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 Middle
Грейд: Middle
Стек: Python, pandas, multiprocess, Google Cloud SDK, ETL, ELT, REST API, GraphQL
Компания Itransition — один из лидеров мирового рынка ИТ-решений и услуг и неоднократный победитель конкурса «Брэнд года» в категории «Лучший работодатель». Работая и с крупным бизнесом, и со стартапа…
Откликнуться через Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Pandas
- GraphQL
- ETL
- REST API
- ELT
- multiprocess
- Google Cloud SDK
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации производительности при обработке больших объемов данных в Python.
В каких случаях вы предпочтете библиотеку multiprocess стандартному threading при разработке ETL-процессов на Python?
Оценка опыта работы с облачной инфраструктурой, указанной в стеке.
Расскажите о вашем опыте работы с Google Cloud SDK. Какие сервисы GCP вы использовали для хранения и обработки данных?
Проверка понимания архитектурных различий в подходах к обработке данных.
В чем, по вашему мнению, заключаются ключевые преимущества перехода от ETL к ELT при использовании современных облачных хранилищ данных?
Оценка навыков интеграции с внешними источниками данных.
С какими сложностями вы сталкивались при работе с GraphQL API по сравнению с REST, и как вы их решали в контексте сбора данных?
Проверка навыков манипуляции данными и обеспечения их качества.
Как вы организуете валидацию данных и обработку ошибок в сложных пайплайнах, построенных на pandas?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
