- Страна
- Россия
Data/ETL инженер
Оценка ИИИнтересный стек технологий и четко прописанные обязанности. Однако проект носит временный характер (4 месяца), что может быть менее привлекательно для тех, кто ищет долгосрочную стабильность.
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 ИИПозиция требует глубоких знаний стека Big Data (Hadoop, Spark, Hive) и опыта работы с классическими СУБД уровня Enterprise (Oracle, Teradata), что характерно для сложных финтех или ритейл проектов. Грейд Senior подразумевает самостоятельность в архитектурных решениях и оптимизации кода трансформации данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля уровня Senior Data Engineer на российском рынке вилка обычно составляет 300 000 – 450 000 рублей. Поскольку ставка обсуждается индивидуально, есть возможность договориться о верхней границе рынка, учитывая проектный характер работы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
#вакансия #удаленноРФ #DataEngineer #ETL #senior
Мы в поиске Data/ETL инженера
• Компания: IT People group
• Ставка: рассмотрим вашу
• Грейд: Middle+ / Senior
• Локация: РФ
• Срок привлечения: 4 месяца
• Формат работы: Удаленно
• Загрузка: Фултайм
Требования:
• Oracle
• Hadoop
• Teradata
• SQL
• Python
• Spark
• Hive
• Airflow
• Grafana
Обязанности:
• Продуктивизация сборки витрин и создание интеграций с источниками по разработанным концепциям архитектуры
• Разработка прототипа моделей, подготовка данных для препроцессинга, загрузка данных из источников
• Разработка кода загрузок и трансформации данных для RAW, DDS и CDM, продуктивизация и постановка на регламент согласно внутренним процессам
Для резюме Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Oracle
- Hadoop
- Teradata
- SQL
- Python
- Apache Spark
- Apache Hive
- Apache Airflow
- Grafana
- ETL
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с корпоративными хранилищами данных, указанными в вакансии.
Расскажите о вашем опыте миграции или интеграции данных между Teradata и Hadoop. С какими основными сложностями вы сталкивались?
Вакансия включает разработку для слоев RAW, DDS и CDM.
Каких принципов моделирования данных вы придерживаетесь при проектировании DDS слоя? В чем ключевое отличие вашего подхода для CDM?
Airflow указан в стеке как инструмент оркестрации.
Как вы организуете обработку ошибок и повторные запуски (retries) в сложных DAG Airflow при работе с Spark-задачами?
Spark является ключевым инструментом трансформации.
Какие методы оптимизации Spark-приложений вы используете, если сталкиваетесь с проблемой перекоса данных (data skew)?
Проверка навыков мониторинга, так как упомянута Grafana.
Какие ключевые метрики ETL-процессов вы обычно выводите на дашборды в Grafana для контроля качества и своевременности загрузки данных?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
