- Страна
- Россия
- Зарплата
- 427 397 ₽ – 754 163 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Engineer (Middle)
Оценка ИИВакансия предлагает очень высокую оплату труда, значительно превышающую рыночные показатели для Middle-уровня. Однако проект краткосрочный (4 месяца) и содержит специфические бюрократические требования.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует подтвержденного опыта Middle-уровня и готовности к строгим проверкам безопасности (СБ), характерным для банковского сектора. Дополнительную сложность могут представлять специфические условия оформления и требования к документам.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная ставка (около 427-754 тыс. руб.) значительно выше среднерыночной для Middle Data Engineer в России, которая обычно составляет 250-350 тыс. руб. Это делает предложение крайне привлекательным с финансовой точки зрения.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Откликайтесь прямо сейчас, чтобы принять участие в масштабном банковском проекте с возможностью долгосрочного сотрудничества!
Описание вакансии
🆔 GT-73802
📅 Дата публикации: 13.04.2026 11:57
🥇 Data Engineer (Middle)
📍 Локация/Гражданство: Глобально
🏠 Формат работы: remote
🎓 Грейд: Middle
📆 Срок проекта: 4 месяца
💰 Ставки:
🇷🇺 Штат (на руки): 427 397 руб./мес (на руки)
🇷🇺 ИП (gross): 4 436 руб./час Справочно: ориентировочная среднемесячная выплата Gross 754 163 руб./мес
🇧🇾 Штат (на руки): 502 940 руб./мес
🇧🇾 ИП/СЗ (gross): 4 259 руб./час Справочно: ориентировочная среднемесячная выплата Gross 723 996 руб./мес
📌 О проекте:
Банковский проект.
📎 Задачи:
— Участие в банковском проекте.
💻 Требования:
— Опытный Data Engineer.
⚠️ Особые условия:
— Срок с возможностью пролонгации.
— Устройство на частичку ставки 1\40.
— Для мужчин необходимы военный билет.
— СБ у заказчика.
— Оплата ежемесячная.
❗️ Обязательные данные по кандидату при подаче:
— Для мужчин необходимы военный билет.
Менеджер: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- ETL
- SQL
- Data Engineering
- Apache Airflow
- Python
Возможные вопросы на собеседовании
Важно для банковских проектов, где объемы данных велики.
Расскажите о вашем опыте оптимизации ETL-процессов для работы с большими объемами данных.
В финтехе критически важна точность и консистентность данных.
Какие инструменты и подходы вы используете для обеспечения качества данных (Data Quality)?
Проверка понимания архитектурных принципов.
В чем разница между подходом Lambda и Kappa архитектур, и какой из них вы бы предпочли для банковского проекта?
Необходимо понять владение основным стеком.
С какими инструментами оркестрации (например, Airflow) вы работали и как решали проблемы с зависимостями задач?
Банки часто используют SQL-хранилища.
Опишите сложный SQL-запрос, который вам приходилось оптимизировать для повышения производительности.
Похожие вакансии
Product Analyst (Middle+) / Аналитик продукта
Аналитик DWH (middle)
Главный аналитик CRM движок
Middle Data Analyst
Middle Data Analyst / Аналитик Данных
Аналитик DWH
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!