Data Engineer / SQL-разработчик (DWH)
Оценка ИИИнтересная роль в известной компании с возможностью участия в создании продукта с нуля. Стек технологий актуален, однако отсутствие информации о зарплате и детальных условий работы снижает общую привлекательность.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИСредний уровень сложности обусловлен необходимостью владения широким стеком BI-инструментов и глубоким знанием SQL для работы с DWH. Требуется умение работать с различными СУБД и навыками автоматизации на Python.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для Data Engineer в Беларуси сильно зависит от уровня (Middle/Senior). Рыночные оценки для данного региона и стека технологий обычно находятся в диапазоне от 2000 до 4500 USD после налогов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data Engineer / SQL-разработчик (DWH)
Стек: SQL, Apache Superset, Power BI, Tableau, Metabase, PostgreSQL, MS SQL Server, Python
Команда Mak.by ищет специалиста для развития аналитической платформы и работы с корпоративными данными. Вы будете поддерживать существующие решения и участвовать в создании собственного аналитического…
Откликнуться через Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Apache Superset
- Power BI
- Tableau
- Metabase
- PostgreSQL
- MS SQL Server
- Python
- DWH
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины знаний SQL и понимания производительности запросов в контексте DWH.
Расскажите о вашем опыте оптимизации сложных SQL-запросов. Какие техники вы использовали для ускорения работы с большими объемами данных?
Оценка опыта работы с BI-инструментами, указанными в стеке.
С какими из перечисленных BI-систем (Superset, Power BI, Tableau, Metabase) вы работали больше всего и в чем их ключевые различия для бизнеса?
Проверка навыков проектирования архитектуры данных.
Как бы вы спроектировали схему данных для нового аналитического отчета, если источники данных находятся в разных СУБД (PostgreSQL и MS SQL)?
Оценка навыков программирования для задач Data Engineering.
Для каких задач в вашей практике вы использовали Python при работе с данными? Приведите примеры скриптов или библиотек.
Понимание процессов ETL/ELT.
Опишите ваш подход к обеспечению качества данных (Data Quality) при загрузке в хранилище.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
