Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data engineer Senior
Оценка ИИИнтересная роль для опытного инженера с сильным стеком (Airflow, NiFi, K8s), однако отсутствие информации о компании и зарплате снижает прозрачность предложения.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием глубоких знаний On-Premise стека (NiFi, SSIS), опыта работы с IoT и финансовыми данными, а также навыков DevOps (K8s).
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанный стек технологий и уровень Senior на российском рынке обычно предполагают зарплату в диапазоне 350 000 – 500 000 рублей. Вакансия требует специфического опыта с On-Premise решениями, что может повысить итоговое предложение.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Если вы готовы проектировать сложные DWH и работать с высоконагруженными финансовыми данными, откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
#9420
Data engineer Senior
Локация: не указана
Требования:
- Опыт работы DE от 4 лет
- Прочный навык работы с SQL (оптимизация запросов, работа с большими объемами данных)
- Практический опыт с On-Premise решениями: Apache Airflow, Apache NiFi, SSIS, dbt
- Программирование на Python (библиотеки: Pandas, PySpark, Airflow SDK) для задач обработки данных
- Опыт моделирования данных для DWH (размерность/факты, SCD)
- Доменный опыт: работа с данными из финансовых систем (планы-факты, транзакции), логистических систем (трекинг, заказы, данные датчиков IoT)
- Опыт работы со стриминговыми данными (Kafka, Spark Streaming)
- Знание контейнеризации (Docker) и оркестрации (Kubernetes)
- Опыт настройки мониторинга пайплайнов (алертинг, метрики)
Дедлайн: не указан
Писать Откликнуться
Канал Аутстаф запросов @outstaff_requests_phpdev
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Apache Airflow
- Apache NiFi
- SSIS
- dbt
- Python
- Pandas
- PySpark
- DWH
- SCD
- Kafka
- Spark Streaming
- Docker
- Kubernetes
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации в DWH.
Расскажите о вашем опыте реализации SCD (Slowly Changing Dimensions) типов 2 и 6: с какими сложностями сталкивались при больших объемах?
Оценка владения инструментами оркестрации.
В каких случаях вы предпочтете Apache NiFi вместо Airflow для обработки данных, и как вы организуете их совместную работу?
Проверка навыков работы с потоковыми данными.
Как вы обеспечиваете семантику 'exactly-once' при обработке данных из Kafka с использованием Spark Streaming?
Оценка архитектурного мышления.
Опишите процесс проектирования витрины данных для логистической системы с учетом данных от IoT-датчиков: как вы боретесь с пропусками и дублями?
Проверка навыков оптимизации SQL.
Какие стратегии индексации и партиционирования вы применяли для ускорения аналитических запросов в крупных On-Premise хранилищах?
Похожие вакансии
ML-инженер
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist Middle+, Senior
Data Scientist
Middle+ Data инженер
Senior Data инженер
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!