- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Дата инженер + аналитик
Оценка ИИИнтересный современный стек технологий и известный бренд (Чижик). Однако проект ограничен по времени (до конца ноября), что снижает привлекательность для тех, кто ищет долгосрочную стабильность.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует совмещения компетенций дата-инженера и аналитика, а также владения современным стеком (Iceberg, Trino, Spark). Сложность добавляет проектный характер работы с фиксированным сроком.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана. Для позиции Middle Data Engineer/Analyst на российском рынке медиана составляет около 250 000 - 300 000 рублей после вычета налогов. Учитывая проектный характер работы, ставка может быть выше среднерыночной.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Чижик уже сейчас
Отправьте свое резюме с указанием возраста и локации, чтобы присоединиться к проекту «Голос клиента» в Чижике!
Описание вакансии
ID 3492
Дата инженер + аналитик
Middle
РФПроект - Голос клиента ТС Чижик
Длительность: до 30.11
Вакансия - Дата инженер + аналитик в одном флаконе
Ожидания от кандидата:
Уверенное знание SQL и опыт работы с реляционными и файловыми базами данных.
Активное использование актуальных технологий, опыт работы с: S3 (iceberg), Hadoop, Trino, Spark, ClickHouse, Airflow, Git
Сбор прототипов витрин данных;
Умение написания дагов и знание основных компонентов;
Разработка и оптимизация SQL-запросов для извлечения и обработки данных из различных источников;
Умение писать и оптимизировать сложные SQL-запросы (Оконные функции, Рекурсии, Функции и операторы для работы с массивами, Временные таблицы);
Понимание концепции DWH (слои, выбор арх-ры и фреймворка);
Анализ и интерпретация больших объемов данных для выявления тенденций, паттернов и инсайтов;
Формирование и проверка гипотез;
Документирование разработанных решений;
Взаимодействие с командами разработки и продуктового менеджмента для определения требований к данным;
Будет дополнительным плюсом: Опыт работы в BI инструментах (Qlik Sense\Superset\Data Lens).
Задача - создать набор объектов с данными в DWH (lakehouse) для BI инструмента
*❗️**❗️**❗️Писать {{apply_contact}}⚡️**⚡️**⚡️**⚡️ С РЕЗЮМЕ В КОТОРОМ УКАЗАН ВОЗРАСТ И ЛОКАЦИЯ НАХОЖДЕНИЯ. Укажите 🆔*
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- SQL
- Apache Spark
- Hadoop
- Apache Iceberg
- Apache Airflow
- S3
- ClickHouse
- Trino
- Qlik Sense
- Apache Superset
- Lakehouse
- Yandex DataLens
- DWH
Возможные вопросы на собеседовании
Проект использует архитектуру Lakehouse. Важно понимать, как кандидат работает с форматами таблиц в объектных хранилищах.
Расскажите о вашем опыте работы с Apache Iceberg: какие преимущества он дает по сравнению с обычным S3 и с какими проблемами вы сталкивались?
Вакансия подразумевает создание витрин для BI. Нужно проверить навыки оптимизации.
Как бы вы оптимизировали сложный SQL-запрос в ClickHouse, который медленно отдает данные для BI-дашборда?
Airflow является ключевым инструментом для автоматизации.
Опишите ваш подход к обработке ошибок в DAG Airflow. Как вы обеспечиваете идемпотентность при перезапуске задач?
Роль совмещенная, важен аналитический склад ума.
Приведите пример, когда ваш анализ данных привел к изменению бизнес-процесса или подтверждению важной гипотезы.
Trino часто используется как Query Engine над разными источниками.
