- Страна
- Россия
Дата-инженер VK Видео
Оценка ИИВысокий балл обусловлен сильным брендом работодателя, возможностью удаленной работы из любой точки мира и работой с передовыми технологиями Big Data. Это отличная возможность для профессионального роста на проекте национального масштаба.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРабота с петабайтами данных требует глубокого понимания распределенных систем и оптимизации производительности. Несмотря на лаконичные требования, масштаб инфраструктуры VK подразумевает высокий уровень ответственности и технической экспертизы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана зарплата, но для дата-инженеров в крупных российских тех-гигантах уровня VK вилка обычно соответствует верхним границам рынка. Предлагаемые рыночные оценки отражают уровень Middle/Senior специалистов в данной области.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Дата-инженер VK Видео
Местоположение: Весь мир
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 15.09.2026
Требования:
• Python
• SQL
• Hadoop
• Airflow
О компании:
VK Видео и VK Музыка строят DWH как продукт: десятки петабайт данных, 80+ аналитиков, инфраструктура для крупнейших стриминговых сервисов России.
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Isaac Kalinkin
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Hadoop
- Airflow
- ETL
- Big Data
- DWH
Возможные вопросы на собеседовании
VK Видео оперирует огромными объемами данных, поэтому важно уметь оптимизировать хранение и доступ.
Как бы вы оптимизировали SQL-запрос, который обрабатывает терабайты данных в Hadoop-среде?
Airflow является ключевым инструментом оркестрации в данной вакансии.
Расскажите о вашем опыте создания сложных DAG в Airflow: как вы обрабатываете зависимости и сбои в пайплайнах?
Работа с Big Data требует понимания внутреннего устройства инструментов.
В чем разница между форматами хранения Parquet и ORC, и какой из них вы бы выбрали для аналитического DWH?
Python используется для написания ETL-процессов.
Как обеспечить масштабируемость Python-скриптов при обработке данных, которые не помещаются в оперативную память?
Вакансия предполагает работу над DWH как продуктом.
Как вы подходите к обеспечению качества данных (Data Quality) в больших распределенных системах?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
