- Страна
- Казахстан
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Engineer в команду Risk Data Science
Оценка ИИСтабильная позиция в крупном банке с понятным стеком технологий (Python, SQL, Dagster). Хорошая возможность для специалиста уровня Middle закрепить навыки в финтех-индустрии.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует среднего уровня подготовки (от 1.5 лет опыта). Основная сложность заключается в необходимости уверенного владения SQL и понимания архитектуры DWH, а также работы с современным инструментом оркестрации Dagster.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана. На рынке Казахстана для Data Engineer с опытом от 1.5 лет средние предложения находятся в диапазоне от 600 000 до 1 000 000 тенге (в эквиваленте RUB).
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Bereke Bank уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Risk Data Science в Bereke Bank и развивайте современные ETL-процессы на базе Dagster!
Описание вакансии
АО «Bereke Bank» ищем Data Engineer в команду Risk Data Science
Чем предстоит заниматься:
• Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT пайплайны
• Писать SQL для витрин данных
• Обрабатывать данные из API, JSON, XML
• Контролировать качество данных (валидация, дедупликация, аномалии)
• Работать с оркестрацией (Dagster)
• Документировать решения и взаимодействовать с DS и аналитиками
Что ожидают:
• 1,5+ года в Data Engineering или смежной роли
• Уверенный SQL (JOIN, CTE, оконные функции)
• Python (pandas, работа с файлами)
• Опыт с PostgreSQL или аналогами
• Понимание DWH (staging / core / marts)
• Уверенный Git
Ватсап для связи + 7 707 846 07 02
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- Python
- Pandas
- SQL
- PostgreSQL
- ETL
- JSON
- Dagster
- XML
- ELT
- DWH
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков написания сложных запросов для витрин данных.
Расскажите о наиболее сложном SQL-запросе с использованием оконных функций, который вам приходилось оптимизировать.
Оценка опыта работы с инструментами оркестрации, указанными в вакансии.
В чем, по вашему мнению, основные преимущества Dagster перед Airflow при построении ETL-процессов?
Проверка понимания жизненного цикла данных в DWH.
Как вы организуете процесс валидации и дедупликации данных при загрузке из сырых источников (API/JSON) в staging-слой?
Оценка навыков работы с Python в контексте обработки данных.
Какие библиотеки Python, помимо pandas, вы используете для обработки больших объемов данных или работы с API?
Проверка умения проектировать структуру данных.
Опишите ваш подход к проектированию витрин данных (Data Marts): какие принципы вы используете для обеспечения удобства аналитиков?
Похожие вакансии
Senior Data Scientist
Data Scientist (Senior)
ML Engineer (Senior)
Старший специалист по Data Science
ML-инженер
Руководитель Data Science команды (Анализ спроса в маркетплейсе)
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!