yandex
N
NDA
УдалённоКонтракт

Data инженер (Middle/Senior)

ИИОценка ИИ

Интересный проект в крупном ритейле с современным технологическим стеком. Однако проект ограничен по времени (3 месяца), что может быть минусом для тех, кто ищет долгосрочную стабильность.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Высокая сложность обусловлена широким стеком технологий (Lakehouse, Spark, Trino, Flink) и необходимостью опыта работы с миллиардами записей для Senior-позиции. Проект предполагает высокую нагрузку и знание специфических инструментов вроде Iceberg и Cosmos.

Анализ зарплаты

Медиана350 000 ₽
Рынок250 000 ₽ – 500 000 ₽
ИИОценка ИИ

Указанный стек технологий (Spark, Trino, Flink) является высокооплачиваемым на рынке РФ. Для Middle-специалиста медиана составляет около 250-300 тысяч рублей, для Senior — от 400 тысяч рублей и выше. Проектная занятость часто предполагает ставку выше рыночной из-за краткосрочности.

Сопроводительное письмо

Меня заинтересовала вакансия Data-инженера в вашем проекте для крупной ритейл-компании. Мой опыт работы со стеком Spark, Trino и Iceberg, а также глубокое понимание архитектуры Lakehouse позволяют мне эффективно решать задачи по разработке интеграционных потоков и сборке витрин данных. Я имею опыт оптимизации SQL-запросов и работы с высоконагруженными системами, что соответствует требованиям к уровню Middle/Senior.

Особенно меня привлекает возможность работы с такими инструментами, как DBT, Airflow и Kafka в рамках крупного проекта. Я привык работать в распределенных командах, соблюдать сроки и поддерживать документацию в актуальном состоянии. Уверен, что мои навыки разработки на Python и Java помогут команде в реализации сложных интеграционных решений, включая работу с SAP-системами и near-realtime потоками.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас

Присоединяйтесь к масштабному проекту в ритейле и реализуйте свой потенциал в работе с Big Data и Lakehouse стеком!

Описание вакансии

ID 3190

#Data инженер

"Middle

Senior"

Ритейл

Кол-во специалистов

1

Длительность проекта

3 месяца

Объем участия в проекте

Высокая нагрузка

~160 ч/мес

Формат взаимодействия

Удаленно

Требуемая локация специалиста

Любая

Доступность специалиста

по мск

Требуемое гражданство специалиста

любое

Обязательные требования

Требования для уровня Middle:

  • Общее представление о стеке технологий Lakehouse;
  • Понимание различия работы между BigData/Lakehouse и с данными обычного размера;
  • Знание SQL (индексы, функции, оптимизация, профилирование производительности);
  • Знание языков программирования (JAVA, Python);
  • Опыт работы c реляционными БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL,т.п.);
  • Умение работать с Git (знание команд git pull/commit/push);
  • Опыт работы с DBT, Cosmos, Ni-Fi;
  • Опыт разработки на Spark;
  • Понимание особенностей Trino;
  • Понимание форматов данных Iceberg, Parquet, Avro;
  • Понимание работы с minio или любого другого хранилища на основе S3;
  • Опыт использования системами ведения проектов и документации.

Требования для уровня Senior:

  • Общее представление о стеке технологий Lakehouse;
  • Понимание различия работы между BigData/Lakehouse и с данными обычного размера;
  • Знание SQL (индексы, функции, оптимизация, профилирование производительности);
  • Знание языков программирования (JAVA, Python);
  • Опыт работы c реляционными БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL,т.п.);
  • Умение работать с Git (знание команд git pull/commit/push);
  • Опыт работы с DBT, Cosmos, Ni-Fi;
  • Опыт разработки на Spark;
  • Навыки использования компонентов экосистемы Hadoop: Yarn, Ranger, Zookeeper, Hive metastore;
  • Понимание особенностей Trino;
  • Понимание форматов данных Iceberg, Parquet, Avro;
  • Понимание работы с minio или любого другого хранилища на основе S3;
  • Опыт использования системами ведения проектов и документации;
  • Опыт разработки нетиповых интеграций (включая SAP-системы);
  • Опыт разработки near-realtime потоков (Flink, Debezium);
  • Опыт оптимизации высоконагруженных потоков (миллиарды записей инкремента) с использованием инструментов Observability (grafana, victoria metrics, zabbix).

Задачи на проекте

Задачи для уровня Middle:

  • Сбор требований с бизнес-заказчиков и анализ источников данных;
  • Разработка, реализация и поддержка интеграционных потоков, а также потоков сборки витрин-данных на стеке технологий, принятых в команде: Trino, Iceberg, S3, Spark, Apache Airflow, Kafka, Cosmos, Flink;
  • Оперативное реагирование на информацию о проблемах в зоне ответственности, выполнение типовых задач в установленный срок;
  • Поддержание в актуальном состоянии документации типовых интеграционных решений платформы больших данных;
  • Предоставление отчетности о своей деятельности руководителю.

Задачи для уровня Senior:

  • Разработка, реализация и поддержка интеграционных потоков, а также потоков сборки витрин-данных на стеке технологий, принятых в команде: Trino, Iceberg, S3, Spark, Apache Airflow, Kafka, Cosmos, Flink;
  • Разработка нетиповых интеграций (в тч SAP);
  • Системная разработка инструментов (переиспользуемых шаблонов) обработки данных;
  • Разработка системного дизайна сложных решений (C2/DD);
  • Оперативное реагирование на информацию о проблемах в зоне ответственности, выполнение типовых задач в установленный срок;
  • Поддержание в актуальном состоянии документации типовых интеграционных решений платформы больших данных;
  • Предоставление отчетности о своей деятельности руководителю.

Этапы отбора

  1. Техническое интервью
  2. Интервью с ПО

Описание проекта и команды

Крупная ритейл компания.

Стек проекта: Greenplum, Trino, Apache Airflow, ClickHouse, Python, Spark, SQL (dbt), S3, Hadoop.

Обязательные условия выхода на проект

При отклике на вакансию просьба указывать полностью ФИО кандидата.

*📩 Телеграм для связи:Откликнуться

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • SQL
  • Python
  • Java
  • Spark
  • Trino
  • Apache Airflow
  • Kafka
  • Flink
  • PostgreSQL
  • Oracle
  • MySQL
  • Microsoft SQL Server
  • Git
  • dbt
  • Apache NiFi
  • Hadoop
  • S3
  • MinIO
  • Greenplum
  • ClickHouse
  • Debezium
  • Grafana

Возможные вопросы на собеседовании

Вакансия требует понимания архитектуры Lakehouse и форматов данных нового поколения.

В чем заключаются ключевые преимущества формата Iceberg перед традиционным Parquet в контексте архитектуры Lakehouse?

Проект связан с ритейлом и большими объемами данных.

Расскажите о вашем опыте оптимизации Spark-джобов при работе с перекосом данных (data skew). Какие стратегии вы использовали?

Для Senior-уровня важен опыт с near-realtime потоками.

Как бы вы спроектировали отказоустойчивый пайплайн доставки данных из SAP в S3 с использованием Debezium и Kafka?

Стек включает Trino, который имеет свои особенности выполнения запросов.

Каковы основные отличия в архитектуре выполнения запросов между Trino и Hive? В каких случаях Trino будет менее эффективен?

Упоминается использование DBT и Cosmos.

Как вы организуете тестирование качества данных (data quality) внутри DBT пайплайнов?

Похожие вакансии

N
NDA
более 1000 офферов получено
4.9

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!