- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Engineer в Data Office
Оценка ИИWildberries — это работа с огромными масштабами данных, что дает отличный опыт. Позиция в Data Office предполагает влияние на процессы всей компании, хотя работа в формате гибрида в Москве может подойти не всем.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не только технических навыков (SQL, Python), но и сильных компетенций в области Data Governance и коммуникаций. Основная сложность заключается в необходимости договариваться с владельцами данных и внедрять стандарты в крупной компании.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии не указан уровень вознаграждения, однако для позиции Data Engineer в Москве в компаниях уровня BigTech рыночная вилка составляет от 200 000 до 350 000 рублей в зависимости от опыта. Предложение Wildberries обычно соответствует рыночным ожиданиям для опытных специалистов.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my interest in the Data Engineer position within the Data Office at Wildberries. With a strong background in data governance and extensive experience in SQL and Python, I am confident in my ability to help standardize data processes and implement effective data usage policies across your platform.
In my previous roles, I have successfully bridged the gap between business needs and technical implementation, creating comprehensive data catalogs and ensuring high data quality standards. I am particularly drawn to this role at Wildberries because of the scale of data you handle and the opportunity to actively collaborate with various departments to foster a data-driven culture. I am eager to bring my skills in automation and stakeholder management to your team to help maintain a robust and transparent data ecosystem.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Wildberries уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Wildberries и станьте архитектором порядка в данных крупнейшего маркетплейса страны!
Описание вакансии
Data Engineer в Data Office
#гибрид
Москва
Компания:Wildberries
🔹Что нужно делать
-Понимать процессы работы с данными, а именно четко представлять, какие данные используются, где они хранятся и как перемещаются между системами;
-Разрабатывать и внедрять политики использования данных на платформе - это включает определение правил доступа, качества данных, а также стандартизацию процедур обработки информации;
-Работать с владельцами данных и потребителями, объясняя им важность соблюдения установленных норм и помогая адаптироваться к новым процессам;
-Выявлять потребности бизнеса в качественных данных и транслировать эти требования команде дата-инженеров для последующей реализации;
-Создавать и поддерживать каталог данных, который позволит любому сотруднику легко находить нужные данные и понимать их назначение.
🔹Какой опыт и знания нужны
-Опыт работы с большими объемами данных и понимание принципов data governance;
-Уверенное владение SQL для выполнения запросов и анализа данных;
-Базовые знания Python и умение писать простые скрипты для автоматизации задач;
-Готовность активно взаимодействовать с различными подразделениями компании, вести переговоры и убеждать людей следовать установленным стандартам;
-Желание учиться новому и хотеть наводить порядок в данных компании.
Контакты: Откликнуться?
🔥Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Python
- Data Governance
- Data Catalog
- Big Data
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания фундаментальных принципов управления данными, что является ключевым требованием вакансии.
Расскажите о вашем опыте внедрения политик Data Governance. С какими основными сложностями вы сталкивались?
Вакансия подразумевает работу с каталогом данных для всей компании.
Какие инструменты для создания каталога данных (Data Catalog) вы использовали и как обеспечивали актуальность информации в нем?
Оценка технических навыков работы с данными.
Опишите наиболее сложный SQL-запрос, который вам приходилось оптимизировать для работы с большими объемами данных.
Проверка навыков автоматизации, указанных в требованиях.
Для каких задач автоматизации в области обработки данных вы обычно используете Python? Приведите примеры скриптов.
Важная часть работы — убеждение коллег следовать новым стандартам.
Как вы будете действовать, если владелец данных отказывается соблюдать установленные правила качества данных, ссылаясь на нехватку времени?
Похожие вакансии
MLOps Engineer (ML pipelines / Kubernetes / Airflow)
Senior Data инженер
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
Data Engineer / SAP HANA Developer (Senior)
Data Scientist в RecSys
Data Engineering Team Lead (команда Clickhouse)
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!
- Страна
- Россия