Data Engineer (Цифровые Валюты)
Оценка ИИИнтересная предметная область (цифровые валюты) и современный стек технологий. Работа в крупном банке обеспечивает стабильность и профессиональный рост, хотя и подразумевает высокую степень регламентации.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует уверенного владения стеком Big Data (Spark, Hadoop) и понимания специфики банковских рисков. Высокий уровень ответственности обусловлен работой с данными для отчетности перед ЦБ РФ.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиций Middle/Senior Data Engineer в российском финтехе рыночные вилки обычно начинаются от 250 000 рублей. Данная роль предполагает работу с критически важными финансовыми данными, что может означать доход выше среднего по рынку.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data Engineer (Цифровые Валюты)
Грейд: Middle/Senior
Стек: SQL, Apache Spark, PySpark, Spark SQL, Hadoop, HDFS, Hive, Git
Работа банка тесно связана с управлением финансовыми рисками. Для выполнения обязательств перед клиентами и соблюдения требований Центрального Банка России, банк формирует резервы. Задача нашей команд…
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Git
- SQL
- PySpark
- Apache Spark
- Hadoop
- Hive
- HDFS
- Spark SQL
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат справляется с типичными проблемами производительности в распределенных системах.
Расскажите о методах оптимизации Spark-приложений, которые вы использовали для борьбы с проблемой Data Skew?
Проверка практического опыта работы с экосистемой Hadoop.
В каких случаях вы предпочтете использовать Hive, а в каких — прямой доступ к данным через Spark SQL на HDFS?
Оценка навыков написания сложного и эффективного кода для обработки данных.
Опишите различия между операциями narrow и wide transformations в Spark и как они влияют на shuffle-процессы?
Проверка понимания бизнес-контекста вакансии.
Как бы вы организовали процесс проверки качества данных (Data Quality) для витрин, используемых в расчете банковских резервов?
Проверка навыков командной разработки.
Как в вашей практике организован процесс CI/CD для Spark-задач и какую стратегию ветвления в Git вы считаете оптимальной для Data-команды?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
