- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Дата-инженер
Оценка ИИИнтересная позиция с возможностью влиять на архитектуру DWH с нуля. Предлагаются отличные условия для обучения и профессионального роста, хотя формат работы на старте ограничен офисом.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний SQL и Python, а также практического опыта с Apache Spark и Airflow. Необходимость участия в проектировании архитектуры DWH с нуля повышает уровень ответственности и сложности задач.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Data Engineer с опытом от 3 лет в Москве рыночный диапазон составляет 250,000–400,000 рублей. Предложение будет конкурентоспособным, если попадет в эти рамки.
Сопроводительное письмо
Меня заинтересовала вакансия Дата-инженера в Аналитическом центре, так как мой опыт проектирования DWH и разработки ETL-пайплайнов на Python и SQL полностью соответствует вашим задачам. Я имею более трех лет опыта работы с Apache Spark и Airflow, что позволяет мне создавать отказоустойчивые системы обработки данных и оптимизировать сложные запросы для повышения производительности платформы.
Особенно меня привлекает возможность участвовать в архитектурном развитии хранилища с нуля. Я уделяю большое внимание качеству данных и автоматизации процессов, что поможет вашей команде быстрее получать актуальные инсайты для BI-отчетности. Буду рад обсудить, как мои навыки помогут в развитии вашей дата-платформы.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Аналитический центр уже сейчас
Отправьте свое резюме экспертам Аналитического центра и станьте архитектором современного DWH!
Описание вакансии
Дата-инженер
Аналитический центр
Ждем Ваше резюме по адресу: Откликнуться или Откликнуться
Обязанности:
• Развивать и поддерживать корпоративное хранилище данных (DWH), участвовать в его архитектурном развитии с нуля.
• Проектировать, разрабатывать и сопровождать пайплайны обработки данных (загрузка, трансформация, обогащение).
• Повышать эффективность ETL/ELT-процессов, обеспечивать их стабильность и отказоустойчивость, внедрять практики контроля качества данных.
• Формировать и поддерживать витрины данных и датасеты для BI-отчётности и аналитических задач.
• Организовывать интеграцию данных из различных источников (внутренних и внешних) в единую платформу.
• Взаимодействовать с аналитиками и бизнес-командами для обеспечения доступности, корректности и актуальности данных.
Требования:
• Высшее образование в области ИТ, компьютерных наук или смежных технических направлений.
• Обязательно опыт работы в роли Data Engineer от 3-х лет, включая разработку и поддержку дата-платформ и ETL/ELT-процессов.
• Уверенное владение Python, глубокое знание SQL и опыт оптимизации запросов, понимание принципов работы СУБД.
• Практический опыт построения дата-пайплайнов с использованием инструментов, таких как Apache Spark и Airflow, а также работы с реляционными базами данных (проектирование, индексация, оптимизация).
• Развитые коммуникативные навыки, умение работать в кросс-функциональной команде, внимательность к качеству данных и проактивный подход к задачам.
Условия:
• На период испытательного срока офисный формат работы (далее возможен гибрид).
• Современный офис в центре Москвы.
• Неограниченные возможности для профессионального роста и развития: регулярные тренинги и митапы, бесплатные курсы, взаимодействие с экспертами из ведущих ИТ-компаний.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- ETL
- ELT
- DWH
- Apache Spark
- Apache Airflow
- BI
- Data Modeling
- Data Quality
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков проектирования систем с нуля.
Расскажите о вашем опыте проектирования архитектуры DWH: какие подходы к моделированию данных (Kimball, Inmon, Data Vault) вы использовали и почему?
Оценка владения ключевым инструментом оркестрации.
Как вы организуете обработку ошибок и повторные запуски (retries) в DAG-файлах Airflow для обеспечения отказоустойчивости?
Проверка навыков оптимизации производительности.
С какими проблемами производительности в Apache Spark вы сталкивались и какие методы оптимизации (например, борьба со skewness) применяли?
Оценка понимания качества данных.
Какие практики Data Quality вы внедряли в свои пайплайны для автоматической проверки корректности данных перед загрузкой в витрины?
Проверка навыков оптимизации SQL.
Опишите ваш подход к оптимизации тяжелого SQL-запроса, который начал работать медленно на растущем объеме данных.
Похожие вакансии
Data инженер Middle+
Data Scientist (Senior)
Data инженер (Senior)
Data Analyst / Data Scientist (Fintech / Payments)
ML разработчик (Senior)
Data Engineer Python (Middle)
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