yandex
N
NDA
Страна
Россия
SeniorУдалённоПолная занятость

Data Engineer (Senior)

ИИОценка ИИ

Интересный стек технологий и масштабные задачи в ритейле, однако отсутствие четко указанной вилки зарплаты и работа через посредника немного снижают привлекательность.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Высокая сложность обусловлена требованиями к глубокому знанию MPP-систем (Greenplum), ClickHouse и стека Big Data (Hadoop, Spark, Kafka), а также необходимостью иметь опыт Senior-уровня.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана350 000 ₽
Рынок280 000 ₽ – 450 000 ₽
ИИОценка ИИ

Для позиции Senior Data Engineer в РФ/РБ с таким стеком (Greenplum, ClickHouse, Hadoop) рыночные предложения обычно начинаются от 300 000 рублей. Данная вакансия соответствует рыночному уровню для опытных специалистов, если итоговый оффер попадет в указанный диапазон.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Контакты для отклика

Откройте контакты, указанные в вакансии.

Описание вакансии

*🚀* Вакансия: Data Engineer (Senior) · ID: 83678

*📍* Локация: РФ,РБ

*🕐* Часовой пояс: МСК

*🏢* Клиент: Крупная ритейл-компания

*💰* Оплата: В течение 25 рабочих дней после подписания акта

*🧩* О проекте:

Развитие архитектуры хранилища данных (DWH), проектирование потоков данных и оптимизация производительности систем в крупном ритейле.

*🛠* Обязательные требования:

\ Python:* Опыт работы от 3-х лет (рассматриваются сильные backend-разработчики, активно использующие Python).

\ Базы данных:*

\ Опыт работы с ClickHouse*;

\ Опыт работы с Greenplum либо отличное знание PostgreSQL*;

\* Глубокое знание SQL (DDL, DML), опыт оптимизации запросов;

\* Понимание архитектур MPP-систем.

\ Big Data & ETL:* Навыки работы с экосистемой Hadoop (HDFS/YARN/Spark), Kafka, Nifi, Sqoop, Flume и др.

\ Принципы DWH:* Знание принципов построения хранилищ данных.

\ Инструменты:* Git, Jira, Confluence.

\ Мониторинг:* Опыт сопровождения и мониторинга информационных систем.

*💼* Задачи на проекте:

\* Проектирование и разработка потоков данных на ETL/ELT инструментах;

\* Имплементация кастомных трансформаций данных;

\* Проектирование и построение прототипов и витрин данных;

\* Анализ производительности и масштабирование существующих систем;

\* Оптимизация SQL-запросов и структур баз данных;

\* Разработка процедур на языке PL/pgSQL;

\* Развитие архитектуры DWH, анализ и выбор оптимальных технологий и инструментов;

\* Создание и актуализация базы знаний для пользователей DWH.

*✉️* Как откликнуться:

Пишите в личные сообщения или в телеграмм: Откликнуться

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Python
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • PostgreSQL
  • SQL
  • Hadoop
  • HDFS
  • Apache Spark
  • Apache Kafka
  • Apache NiFi
  • ETL
  • Git
  • Jira

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка понимания специфики распределенных систем, заявленных в требованиях.

Расскажите об особенностях распределения данных (distribution keys) в Greenplum и как неправильный выбор ключа влияет на производительность JOIN-операций?

Вакансия предполагает работу с ClickHouse для аналитики.

В каких случаях в ClickHouse лучше использовать движок ReplacingMergeTree вместо обычного MergeTree, и какие есть нюансы при окончательной сборке данных?

Оценка навыков оптимизации, указанных в задачах.

Какие стратегии оптимизации SQL-запросов вы применяете, когда сталкиваетесь с проблемой 'data skew' в Spark или MPP-базах?

Проверка владения Python в контексте Data Engineering.

Как вы организуете обработку больших файлов, которые не помещаются в оперативную память, используя Python? Расскажите о генераторах или использовании чанков в pandas/dask.

Проверка опыта работы с инструментами поставки данных.

Опишите ваш опыт интеграции Kafka и NiFi: как вы обеспечиваете гарантию доставки 'exactly once' при передаче данных в DWH?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

N
NDA
Россия
более 1000 офферов получено
4.9

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!