Главный дата-инженер/ Hadoop
Оценка ИИАльфа-Банк — один из лидеров финтеха в России с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу с современным стеком (Hadoop, Airflow, Spark) и возможность удаленной работы, что делает её крайне привлекательной для Senior-специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует экспертного владения стеком Hadoop и Spark, а также глубокого понимания банковских процессов и рисков. Высокая сложность обусловлена необходимостью совмещать разработку с аналитикой требований и поддержкой DS-моделей.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для позиции Senior Data Engineer в банковском секторе Москвы обычно начинается от 300 000 рублей. Учитывая статус 'Главного' инженера, рыночное предложение может достигать 450 000 рублей и выше, включая бонусы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Альфа-Банк
Главный дата-инженер/ Hadoop
Формат работы: удалённо
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Аналитика требований заказчика, их формализация и проектировка решения
-Выполнение Adhoc выгрузок по требованиям заказчиков
-Поиск данных в системах банка, анализ качества и сборка прототипа решения
-Разработка дата-продуктов, визуальных форм и проектной документации
-Тестирование функционала, передача решения заказчику и ввод в эксплуатацию
-Консультация заказчиков по продуктам, поддержка данными
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Знание SQL (oracle, postgres), Hadoop (hdfs, hive, impala, sqoop, spark) - уровень выше среднего, умение оптимизировать код
-Знание инструментов обработки и трансформации данных (Spark, Apache Airflow)
-Знание теории баз данных
-Умение структурировать информацию
-Знание основ банковской деятельности (продукты, риски)
-Знание принципов работы моделей (DS)
Контакты: Откликнуться
*🔥* Подписаться на наши каналы / Откликнуться / Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Oracle
- PostgreSQL
- Hadoop
- HDFS
- Hive
- Impala
- Sqoop
- Spark
- Apache Airflow
- Data Engineering
- Data Analysis
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации в распределенных системах.
Расскажите о вашем опыте оптимизации Spark-приложений. Какие техники вы используете для борьбы с data skew?
Оценка владения инструментами экосистемы Hadoop.
В каких случаях вы предпочтете использовать Hive, а в каких — Impala для выполнения аналитических запросов?
Проверка навыков проектирования пайплайнов.
Как вы организуете обработку ошибок и повторные запуски (retries) в сложных DAG в Apache Airflow?
Оценка понимания специфики работы с данными для машинного обучения.
Какую роль играет дата-инженер в подготовке признаков (feature engineering) для DS-моделей в вашей практике?
Проверка аналитических способностей.
Опишите процесс формализации требований заказчика, когда исходные данные в системах банка имеют низкое качество или неполны.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
