- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Дата инженер в команду Data Core
Оценка ИИСбер — это стабильный и престижный работодатель с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу над масштабными проектами и гибридный формат, что делает её очень привлекательной для специалистов среднего уровня.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения SQL и Python, а также опыта проектирования хранилищ. Основная сложность заключается в масштабах данных Сбера и необходимости глубокого погружения в бизнес-процессы.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Data Engineer уровня Middle в Москве рыночный диапазон составляет от 200 000 до 350 000 рублей. Сбер обычно предлагает конкурентные условия, соответствующие или слегка превышающие средние показатели по банковскому сектору.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Сбер уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Сбера и развивайте крупнейшее хранилище данных в стране — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
Дата инженер в команду Data Core
#гибрид
Москва
Компания: Сбер
🔹Обязанности
· вести разработку и оптимизацию ETL процессов поставки данных, сервисов поставки данных;
· проектировать структуру хранилища данных;
· участвовать в создании и развитии data-продуктов команды;
· погружаться в данные прикладных бизнес-областей;
🔹Требования
-опыт работы в области обработки данных не менее 2 лет;
-продвинутый уровень работы с Python для анализа данных (pandas, numpy);
-знание SQL на продвинутом уровне (оконные функции, написание функций, оптимизация запросов);
-опыт разработки ETL процессов;
-умение работать в установленные сроки и управлять ожиданиями заказчика;
Контакты: Откликнуться
🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- NumPy
- Pandas
- SQL
- ETL
- Data Warehousing
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации производительности в хранилищах данных.
Расскажите о самом сложном SQL-запросе, который вам приходилось оптимизировать. Какие методы вы использовали?
Оценка практического опыта работы с библиотеками анализа данных.
В каких случаях вы предпочтете использовать NumPy вместо Pandas при обработке больших массивов данных?
Проверка понимания архитектуры данных.
Какие подходы к проектированию структуры хранилища (например, Kimball или Inmon) вы применяли на практике и почему?
Оценка навыков построения отказоустойчивых процессов.
Как вы организуете мониторинг и обработку ошибок в своих ETL-процессах?
Проверка soft skills и умения работать с требованиями.
Как вы действуете, если понимаете, что не успеваете реализовать задачу в установленный заказчиком срок?
Похожие вакансии
Data аналитик (Senior)
Data аналитик (Middle)
Аналитик данных (финтех)
Data инженер (Middle)
Data Analyst
SENIOR АНАЛИТИК (КХД / DWH)
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