Data QA в крупный банк
Оценка ИИПривлекательная вакансия в стабильном банковском секторе с полностью 'белой' зарплатой и возможностью удаленной работы. Высокий порог входа компенсируется конкурентной оплатой и работой с современным стеком Big Data.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует специфического опыта работы с банковскими источниками данных и сложными архитектурами (Iceberg, S3, Hadoop). Необходимо не просто тестировать UI, а глубоко понимать процессы ETL и уметь читать код на Python.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата 200-350 тыс. руб. на руки полностью соответствует рыночному уровню для Senior Data QA специалистов в российском финтехе. Верхняя граница в 350к является очень конкурентной для данной позиции.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data QA в крупный банк
КА: Centicore (аккредитованная компания)
ЗП: 200-350 тыс руб на руки (в зависимости от опыта)
Локация: удаленно по РФ
Оформление по ТК РФ c полной «белой» историей.
Обязательные навыки:
*❗️*Опыт интеграции внешних источников (БКИ, ФНС, ЦБ, API-партнёров)*❗️*
Практическое знание SQL
Опыт с S3, Iceberg и RAW/ODS/DDS.
Базовое чтение кода на Python (для анализа скриптов обработки данных).
Опыт Airflow, Spark, S3/Hadoop.
Обязанности:
Валидация процессов загрузки данных
Проверка корректности скачивания данных из внешних источников (БКИ, ЦБ, ФНС и др.).
Тестирование механизмов обновления: отсутствие дубликатов при повторной загрузке.
Блокировка записей с аномалиями (ошибки источника, некорректные форматы).
Анализ документации (ТЗ, мэппинги) для проектирования тест-кейсов.
*💙Контакт для связи: {{apply_contact}}💙 Пожалуйста, откликайтесь, только если есть Опыт интеграции внешних источников (БКИ, ФНС, ЦБ, API-партнёров)*.
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- S3
- Apache Iceberg
- Python
- Apache Airflow
- Apache Spark
- Hadoop
- ETL
- Data Validation
- API Testing
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка ключевого требования вакансии по работе с внешними API и государственными сервисами.
Расскажите о вашем опыте интеграции с БКИ или ФНС: с какими основными сложностями при валидации данных вы сталкивались?
Оценка навыков работы с архитектурой данных, указанной в описании.
Как вы организуете процесс тестирования при переливке данных между слоями RAW, ODS и DDS?
Проверка умения предотвращать типичные проблемы ETL-процессов.
Какие стратегии вы используете для проверки отсутствия дубликатов при идемпотентных и повторных загрузках данных?
Оценка владения инструментами оркестрации и обработки больших данных.
Как вы используете Airflow и Spark в своей повседневной практике тестирования данных?
Проверка навыков анализа данных и работы с аномалиями.
Опишите ваш подход к автоматизации блокировки записей с аномалиями: какие критерии вы считаете критическими?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
