- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Engineer (Премиальные решения)
Оценка ИИСбер предлагает работу в стабильной компании с передовым технологическим стеком и масштабными задачами. Гибридный формат работы и работа с премиальными продуктами делают вакансию привлекательной для опытных инженеров.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует уверенного владения стеком Big Data (Hadoop, Spark, Greenplum) и опыта работы от 2 лет. Сложность заключается в необходимости поддержки масштабных ETL-процессов в высоконагруженной банковской среде.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии не указана зарплата, но для Data Engineer с опытом от 2 лет в Москве рыночный диапазон составляет 200 000 – 350 000 рублей. Сбер обычно предлагает конкурентные условия, соответствующие средним и верхним границам рынка для банковского сектора.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Сбер уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Сбера и создавайте высокотехнологичные решения для премиального сегмента крупнейшего банка страны!
Описание вакансии
Data Engineer (Премиальные решения)
Компания: Сбер
*🔹*Обязанности
-Разработка, оптимизация и сопровождение масштабных ETL/ELT pipeline-процессов на Hadoop и Greenplum для обработки больших данных;
-Интеграция и объединение данных из множества внутренних и внешних источников, включая потоки данных (Kafka), в единое хранилище (Hadoop);
-Проектирование и развитие корпоративного хранилища данных на базе Greenplum и Hadoop: создание витрин данных для аналитики и отчётности, оптимизация существующих таблиц и запросов;
-Автоматизация и оркестрация процессов обработки данных;
-Обеспечение надежности, отказоустойчивости и качества данных в рабочих контурах: мониторинг производительности, выявление узких мест и их устранение;
-Взаимодействие с бизнес- и ИТ-командами для уточнения требований к данным и совместной реализации проектов.
*🔹*Требования
-Опыт работы в роли Data Engineer (или аналогичной) от 2 лет;
-Уверенное владение SQL: написание сложных запросов, оптимизация производительности, понимание принципов проектирования баз данных и организации хранилищ данных;
-Практическое применение технологий Big Data: Hadoop (HDFS, YARN), Apache Spark (написание и запуск jobs), а также с системами хранения/обработки данных вроде Hive, Impala или Greenplum;
-Опыт использования систем оркестрации и планировщиков задач (Apache Airflow, Oozie или аналогичные) для построения ETL/ELT процессов;
-Знание инструментов контейнеризации и облачной оркестрации (Docker, Kubernetes) и опыт работы с потоковыми данными (Kafka или аналогичные платформы);
-Понимание принципов распределенных вычислений, высоконагруженных систем и обработки больших объемов данных;
-Английский язык на уровне, достаточном для чтения технической литературы и документации.
IT Jobs *💬 [в Telegram](https://t.me/devs_it) | 💙 [в VK](https://vk.com/job_for_programmers) | 💬* в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Kubernetes
- Docker
- Apache Spark
- Kafka
- Hadoop
- ETL
- Apache Airflow
- ELT
- Hive
- HDFS
- YARN
- Impala
- Greenplum
- Oozie
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации в Greenplum, что критично для данной роли.
Расскажите о методах оптимизации запросов в Greenplum. Как вы выбираете ключ дистрибуции и тип ориентации хранения (AO/Parquet/Heap)?
Оценка практического опыта работы со Spark, указанного в требованиях.
С какими проблемами производительности в Spark вы сталкивались (например, data skew) и какими способами их решали?
Проверка умения проектировать сложные пайплайны.
Как вы организуете мониторинг и обработку ошибок в сложных DAG в Airflow, чтобы обеспечить отказоустойчивость данных?
Важно для интеграции данных из различных источников.
Опишите ваш опыт работы с Kafka: как обеспечить семантику 'exactly-once' при загрузке данных в Hadoop?
Проверка фундаментальных знаний SQL и проектирования БД.
В чем разница между подходами Kimball и Inmon при проектировании хранилищ данных, и какой из них более применим для задач Сбера?
Похожие вакансии
Middle+ Data инженер
Junior Applied ML Engineer / Data Scientist
Backend / ML Infrastructure / MLOps инженер
Data Engineer (AI / ML)
Data Scientist (Junior+)
Backend / ML Infrastructure / MLOps инженер (ИИ-ассистент)
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!