- Страна
- Россия
Data Engineer (Senior)
Оценка ИИИнтересный стек технологий (Spark, Airflow, Iceberg) и работа в департаменте продвинутой аналитики. Однако, фокус исключительно на сопровождении и наличие возрастных ограничений могут снизить привлекательность для части Senior-специалистов.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубоких знаний стека Big Data (Spark, Hadoop, Airflow) и специфического фокуса на сопровождение и SRE-практики, а не на разработку с нуля. Дополнительную сложность создают строгие возрастные рамки и ограничения по повторным подачам.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана заработная плата, но для позиции Senior Data Engineer в России рыночный диапазон составляет от 300 000 до 500 000 рублей. Учитывая специфику сопровождения (SRE-профиль), компенсация обычно находится на уровне или чуть выше стандартных разработчиков.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Присоединяйтесь к команде продвинутой аналитики и обеспечьте стабильность крупнейших дата-продуктов!
Описание вакансии
ID 3189
#Data Engineer
Senior
До 45 лет
Описание проекта: Команда занимается сопровождением и поддержкой существующих дата-продуктов и процессов загрузки данных. Это не разработка с нуля, а обеспечение стабильности, надежности и качества данных для департамента продвинутой аналитики.
Проект подразумевает работу с большими данными (Spark, Hadoop, Airflow), контроль качества данных, тестирование доработок и анализ ETL-процессов.
Важно: позиция ориентирована на сопровождение, а не на активную разработку новых продуктов.
Обязанности кандидата:
- Сопровождение и анализ существующих процессов загрузки
- Разбор технических контролей качества данных
- Тестирование и установка доработок в продуктивный контур
- Контроль качества данных для департамента продвинутой аналитики
Доступная техника для работы: винда
ЯП: SQL, Python
Технологический стек: Apache Spark, Hadoop\S3\S3-like, Apache Airflow, Parquet\ORC. Знание Apache Iceberg
будет плюсом
Навыки работы с: Jira + Confluence или аналогичное, Git, CI/CD, XML, JSON
Навыки системного анализа, тестирования
Базовое знание работы с РСУБД, Kafka
Какие требования самые критичные?
- SQL , Spark, Hadoop, Airflow/oozie, понимание ETL , Airflow/oozie, , умение читать код (чтобы понимать как данные из одного места транслируются в другое)
Инженер сопровождения (профиль больше дата-инженера/SRE-инженера)
P.S. прошу учитывать, что кандидатам с опытом разработки наименее интересны задачи сопровождения, поэтому дополнительно стоит отметить, что наша команда занимается задачами сопровождения дата продуктов.
*❗️*Если кандидат в течении года подавался напрямую или через вендора к заказчику - таких кандидатов заказчик
не рассмотрит
Обязательный чек-лист перед отправкой кандидата:
- Кандидату от 23-45 лет?
- Подавался ли кандидат в течении года к клиенту?
- Работал ли кандидат у клиента?
*📩 Телеграм для связи:* Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Python
- Apache Spark
- Hadoop
- Apache Airflow
- S3
- Parquet
- ORC
- Apache Iceberg
- Jira
- Confluence
- Git
- CI/CD
- XML
- JSON
- Kafka
- ETL
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия сфокусирована на сопровождении. Важно понять, как кандидат находит и исправляет ошибки в чужом коде.
Опишите ваш подход к отладке сложного ETL-процесса на Spark, который начал выдавать некорректные данные, при условии, что код писали не вы.
Проект связан с большими данными и качеством. Инструменты контроля критичны.
Какие методы контроля качества данных (Data Quality) вы внедряли в пайплайны Airflow?
Упоминается работа с Hadoop и S3-like хранилищами.
В чем заключаются основные различия при оптимизации чтения/записи данных между классическим HDFS и S3-совместимым хранилищем?
Знание Iceberg указано как плюс.
Какие преимущества дает использование Apache Iceberg по сравнению с обычными Parquet-файлами в контексте обновления данных?
Роль близка к SRE. Важна стабильность.
