- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Platform Engineer
Оценка ИИИнтересная роль для опытных инженеров данных с акцентом на эксплуатацию (Platform Engineering). Четко описанный стек технологий и понятные задачи, однако отсутствие указания вилки зарплаты и названия компании снижает общую привлекательность.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубокой экспертизы сразу в нескольких сложных технологиях: MPP-системах (Greenplum), администрировании Kafka на уровне инфраструктуры и автоматизации через IaC. Требуется опыт работы с production-кластерами и инцидентами уровня L2/L3.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Senior Data Platform Engineer в РФ рыночный диапазон составляет 300 000 – 450 000 рублей. Вакансия требует специфических навыков (Greenplum, Arenadata), что может позволить кандидату претендовать на верхнюю границу рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Если вы эксперт в администрировании Greenplum и Kafka, отправьте свое резюме @veroneko прямо сейчас!
Описание вакансии
ID 2591
Data Platform Engineer
Senior, Middle+
🌍 Локация: РФ
💼Сотрудничество : по ИП РФ
#Обязательно:
- Опыт администрирования Data Platform / Big Data / DWH от 3 лет
- Уверенное знание Linux (RHEL/CentOS/Ubuntu) на уровне системного администрирования
- Практический опыт эксплуатации production-кластеров: Arenadata DB / Greenplum (или аналогичные MPP-системы), Apache Kafka (обязательно с опытом администрирования, не только использования), ClickHouse
- Понимание распределенных систем: репликация, партиционирование, отказоустойчивость, сетевые взаимодействия (TCP/IP), storage
- Опыт работы с: PostgreSQL / Greenplum архитектурой, оптимизацией SQL-запросов
- Практика работы с Kafka: настройка топиков и retention policy, работа с replication / partitioning, performance tuning producer/consumer
- Навыки автоматизации: Bash и/или Python, Ansible и/или Terraform
- Опыт мониторинга: Prometheus, Grafana, ELK / OpenSearch
- Опыт работы с инцидентами: L2/L3 support, root cause analysis
#Желательно:
- Docker / Kubernetes
- Hadoop ecosystem
- Spark / Flink
- Airflow
- Опыт работы с высоконагруженными enterprise DWH
- Опыт в промышленности / телекоме / финтехе
#Задачи:
Эксплуатация и развитие платформы
- Администрирование и сопровождение Data Platform (Arenadata DB / Greenplum, Kafka, ClickHouse)
- Управление кластерами хранения и обработки данных
- Настройка и поддержка отказоустойчивости (HA), репликаций, балансировки
- Управление обновлениями, патчами и релизами
Kafka и потоковые данные
- Администрирование Kafka-кластеров (topology, partitioning, replication, retention)
- Тюнинг producer/consumer, работа с lag и производительностью
- Поддержка потоковых ETL и ingestion pipelines
Интеграции и работа с данными
- Интеграция платформы с DWH, BI и ML-системами
- Поддержка и развитие контуров передачи и обработки данных между системами
- Участие в обеспечении стабильности data pipelines
Производительность и надежность
- Мониторинг платформы (Prometheus, Grafana, ELK/OpenSearch)
- Анализ производительности (SQL, storage, network)
- Оптимизация запросов и работы кластеров
- Реагирование на инциденты (L2/L3), проведение root cause analysis
Инфраструктура и автоматизация
- Автоматизация эксплуатации (Bash / Python / Ansible / Terraform)
- Развитие CI/CD для инфраструктуры данных
- Управление конфигурациями (Infrastructure as Code)
Интеграции и доступы
- Интеграция с DWH, BI и ML системами
- Настройка RBAC и контроль доступа
Доступы и безопасность
- Настройка RBAC и разграничения доступа
Командная работа
- Подготовка документации и инструкций
- Передача знаний и участие в менторстве
🔎 Вопросы/резюме - в ЛС Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Linux
- Terraform
- SQL
- Bash
- Prometheus
- Grafana
- PostgreSQL
- Apache Kafka
- Ansible
- ELK
- ClickHouse
- OpenSearch
- Greenplum
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубокого понимания работы Kafka на уровне инфраструктуры.
Расскажите о вашем опыте настройки Retention Policy и тюнинга производительности Kafka. Как вы боретесь с существенным lag у consumer?
Оценка навыков работы с MPP-системами.
В чем заключаются основные особенности администрирования Arenadata DB или Greenplum по сравнению с классическим PostgreSQL? Как вы подходите к оптимизации распределенных запросов?
Проверка навыков обеспечения отказоустойчивости.
Опишите ваш подход к реализации High Availability (HA) для кластеров ClickHouse и Kafka. Какие инструменты и стратегии репликации вы использовали?
Оценка навыков автоматизации.
Какие задачи по эксплуатации Data Platform вы автоматизировали с помощью Ansible или Terraform? Приведите пример реализации Infrastructure as Code для платформы данных.
Проверка опыта решения критических проблем.
Приведите пример самого сложного инцидента (Root Cause Analysis), с которым вы столкнулись при эксплуатации DWH. Как была решена проблема и какие меры приняты для предотвращения рецидива?
Похожие вакансии
Senior DevOps
Data Platform Engineer / Big Data SRE (Linux)
Senior DevOps / Voice Infrastructure Engineer
Инженер по сопровождению и тестированию (Middle+/Senior)
Senior DevOps-инженер (Банковский проект - "Разработка Цифрового рубля")
Старший DevOps-инженер
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