- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Engineering Team Lead (команда Clickhouse)
Оценка ИИПозиция в известной компании с современным стеком технологий и возможностью влиять на платформенные решения. Удаленный формат работы и четко прописанные задачи делают вакансию очень привлекательной для лидов.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует сочетания сильных управленческих навыков (от 2 лет) и глубокой технической экспертизы в ClickHouse, Spark и Python. Высокая ответственность за архитектуру хранилища и управление техдолгом делает позицию сложной.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Team Lead в Data Engineering на российском рынке медиана составляет около 400 000 - 500 000 рублей. Купер обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие рыночным ожиданиям для Senior/Lead уровней.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my interest in the Data Engineering Team Lead position at Kuper. With extensive experience in managing data teams and a deep technical background in ClickHouse, Python, and Airflow, I am confident in my ability to drive the development of your data platform and lead the engineering team to success.
In my previous roles, I have successfully implemented complex data warehouses and optimized CI/CD pipelines for data products. I am particularly drawn to this opportunity because of Kuper's focus on high-performance tools like ClickHouse and Spark, and I am eager to apply my expertise in SQL optimization and data quality automation to enhance your data infrastructure.
I am a strong advocate for technical excellence and mentorship, and I look forward to the possibility of contributing to your team's growth and the overall success of Kuper's data initiatives.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Купер уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Купера и возглавьте развитие платформенных инструментов на базе ClickHouse!
Описание вакансии
Data Engineering Team Lead (команда Clickhouse)
#удаленка #lead
Компания: Купер
🔹Что предстоит делать:
-разработка/доработка и внедрение платформенных инструментов;
-интеграция данных в хранилища на базе СlickНouse;
-мейнтенанс и развитие CI/CD, технический мониторинг;
-имплементация витрин данных;
-интеграции с дата каталогом;
-автоматизация dq-проверок;
-разработка гайдлайнов для продуктовых команд;
-участие в процессе проблем-менеджмента;
-управление технической командой;
-управление техдолгом.
🔹Мы ожидаем от кандидата:
-опыт управления командой от 2 лет;
-понимание принципов организации хранилищ данных и глубокое погружение в ClickHouse;
-уверенное владение - SQL, умение строить сложные запросы и оптимизировать производительность;
-хорошее знание Python, Airflow;
-опыт работы с основными источниками данных - DB (MySQL, Postgresql), S3, API, Kafka;
-опыт использования - Spark, Scala/Java.
Контакты: Откликнуться
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- ClickHouse
- SQL
- Python
- Airflow
- MySQL
- PostgreSQL
- S3
- API
- Kafka
- Spark
- Scala
- Java
- CI/CD
Возможные вопросы на собеседовании
Кандидат должен продемонстрировать глубокие знания ClickHouse, так как это основной стек.
Расскажите о вашем опыте оптимизации производительности ClickHouse: какие движки таблиц использовали и как настраивали партиционирование?
Проверка лидерских качеств и умения работать с командой.
Как вы выстраиваете процессы управления техдолгом в команде и как приоритизируете его относительно продуктовых задач?
Вакансия предполагает работу с большими данными и Spark.
В каких случаях вы предпочтете использовать Spark вместо ClickHouse для обработки данных и почему?
Важная часть роли — автоматизация проверок качества данных.
Опишите ваш подход к реализации DQ-проверок (Data Quality) в Airflow: какие метрики вы считаете критичными?
Проверка навыков решения конфликтов и проблем-менеджмента.
Приведите пример сложного инцидента в хранилище данных, которым вы управляли: как была найдена причина и какие меры приняты для предотвращения повторения?
Похожие вакансии
Lead ML Specialist / Generative Video Engineer
Staff Tech Lead Manager, ML Data Services
Principal Signal Processing Researcher
MLOps Engineer (ML pipelines / Kubernetes / Airflow)
Senior Data инженер
Senior MLOps Engineer (Platform Development / LLMOps)
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