Главный инженер данных (PostgreSQL)
Оценка ИИСтабильная позиция в крупном банке с возможностью удаленной работы. Четко очерченный стек технологий и серьезные задачи по инженерии данных делают вакансию привлекательной для опытных специалистов, хотя отсутствие указанной зарплаты снижает прозрачность.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием экспертных знаний PostgreSQL и PGSQL, а также необходимостью иметь более 6 лет опыта. Работа в банковском секторе с данными для БКИ накладывает дополнительную ответственность за точность и соблюдение стандартов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, однако для позиции Senior Data Engineer с опытом 6+ лет в российском банковском секторе рыночные предложения обычно начинаются от 250 000 рублей. Верхняя граница может достигать 450 000 рублей в зависимости от глубины экспертизы в оптимизации PostgreSQL.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Азиатско-Тихоокеанский Банк
Главный инженер данных (PostgreSQL)
Опыт работы: более 6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
*☑️* Чем предстоит заниматься
-структуры данных, связей, индексов
-бизнес-витрин данных
-механизмов генерации и упаковки данных для бюро кредитных историй
-отчётности (функциональная, техническая)
-настройка ETL-процессов
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Образование: высшее техническое (либо подтверждённый релевантный опыт)
-Экспертные знания SQL и PGSQL
-Работа с JSON, XML (парсинг, сборка)
-Понимание микросервисной архитектуры
Контакты: Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- PostgreSQL
- SQL
- PL/pgSQL
- ETL
- JSON
- XML
- Microservices
- Data Modeling
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с БКИ, где критична точность и специфические форматы.
Расскажите о вашем опыте формирования данных для БКИ: с какими сложностями при валидации и упаковке данных вы сталкивались?
Для позиции Senior/Lead инженера важно понимать внутреннее устройство БД для оптимизации.
Какие методы оптимизации сложных аналитических запросов в PostgreSQL вы считаете наиболее эффективными при работе с большими объемами данных?
В требованиях указана работа с JSON/XML в контексте БД.
В каких случаях вы предпочтете хранение данных в формате JSONB вместо классической реляционной структуры, и как это влияет на производительность индексов?
Упоминается настройка ETL-процессов.
Какие инструменты или подходы вы используете для обеспечения отказоустойчивости и мониторинга ETL-процессов?
Работа ведется в микросервисной среде.
Как вы организуете сбор данных из различных микросервисов для построения единой бизнес-витрины?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
