Data инженер (маркетплейсы)
Оценка ИИИнтересная ниша (E-commerce/SaaS) с понятным продуктом и достойной вилкой оплаты. Компания на рынке более 3 лет, что говорит о стабильности, а работа с Big Data маркетплейсов дает отличный профессиональный рост.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРабота требует глубокого понимания специфики API маркетплейсов и умения строить отказоустойчивые ETL-процессы. Основная сложность заключается в обработке больших объемов данных в реальном времени для динамического ценообразования.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка 200-350к рублей полностью соответствует текущему рыночному уровню для Senior Data инженеров в России. Верхняя граница в 350 000 ₽ является конкурентной для опытных специалистов в сфере E-commerce.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data инженер (маркетплейсы)
от 200 000 до 350 000 ₽
Магер Анастасия Степановна
Давай знакомиться: Мы ITкомпания. Ниша SaaS - реализация сервиса динамического ценообразования + сервиса аналитики для селлеров на маркетплейсах (ВБ, ОЗОН и ЯндексМаркет). На рынке мы с 2020 г В нашей команде действует принцип, согласно которому кажд...
Откликнуться: Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- ETL
- Python
- SQL
- API Integration
- Data Engineering
- SaaS
- E-commerce
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат справляется с изменениями в структуре данных внешних площадок.
Как вы организуете мониторинг и обработку изменений в API маркетплейсов (WB, Ozon), чтобы пайплайны не падали?
Для сервиса динамического ценообразования критична скорость обновления данных.
Какие инструменты и подходы вы используете для обеспечения минимальной задержки (latency) при обработке данных?
Проверка навыков проектирования хранилищ.
Какую архитектуру хранилища данных вы бы выбрали для аналитического сервиса с миллионами SKU?
Оценка опыта работы с качеством данных.
Как вы реализуете валидацию данных на этапе загрузки, чтобы избежать ошибок в алгоритмах ценообразования?
Проверка навыков оптимизации затрат и ресурсов.
Был ли у вас опыт оптимизации тяжелых SQL-запросов или Spark-задач для снижения нагрузки на инфраструктуру?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
