- Страна
- Россия
- Зарплата
- 200 000 ₽ – 350 000 ₽
Data QA
Оценка ИИХорошая заработная плата для РФ рынка, полностью удаленный формат работы и известная компания-работодатель. Прозрачные условия и востребованная специализация делают вакансию очень привлекательной.
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 ИИРоль требует специфических знаний в области Data QA, включая работу с большими данными и SQL, что сложнее обычного функционального тестирования. Однако удаленный формат и четкие требования делают позицию доступной для опытных специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата (200-350к) полностью соответствует рыночным ожиданиям для Middle+/Senior Data QA инженеров в России. Верхняя планка в 350 000 рублей является конкурентной даже для крупных финтех-компаний.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data QA
Формат: удалённо (РФ)
Компания: Centicore
ЗП: от 200 до 350 тыс. рублей
Полная занятость
Описание: https://telegra.ph/Data-QA-09-17
Связаться с HR - Откликнуться
А перед отправкой резюме - проверьте его на ATS совместимость на updatecv.me
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- ETL
- Data Quality
- QA Automation
- Big Data
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков работы с базами данных, что критично для Data QA.
Напишите SQL-запрос для поиска дубликатов в таблице с миллионами записей без использования уникальных идентификаторов.
Важно понимать, как кандидат обеспечивает качество на всех этапах движения данных.
Какие основные проверки вы бы внедрили в ETL-процесс для обеспечения целостности данных?
Выявление умения работать с несоответствиями в данных.
Как вы поступите, если обнаружите расхождение в отчетах между исходной системой и хранилищем данных?
Оценка навыков автоматизации рутинных проверок.
Какие инструменты или библиотеки вы используете для автоматизации тестирования качества данных (например, Great Expectations, dbt tests)?
Проверка понимания специфики больших данных.
В чем, по вашему мнению, главное отличие тестирования Big Data от тестирования традиционных реляционных БД?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
