- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Главный инженер Контроль качества данных (Senior)
Оценка ИИСтабильная работа в банковском секторе с современным стеком технологий и возможностью удаленной работы. Однако, специфический формат оплаты (поквартально) и отсутствие названия банка могут быть сдерживающими факторами.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний Big Data стека (Spark, Hadoop, Airflow) и навыков системного анализа. Высокая ответственность за качество данных в банковском секторе и необходимость работы с продуктивным контуром повышают порог входа.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Senior Data Quality Engineer в российском банковском секторе рыночный диапазон составляет от 250 000 до 400 000 рублей. Поквартальная оплата является нестандартной для рынка, где преобладает ежемесячный формат.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Присоединяйтесь к команде крупного банка и станьте ключевым экспертом по качеству данных в высоконагруженных системах!
Описание вакансии
ID 3163
Главный #инженер #Контроль #качества #данных
Senior
Банк
Гражданство: РФ
Формат работы: удаленка (по МСК)
Способ оплаты: поквартальная
Требования:
Все требования должны быть отражены в резюме
• Apache #Spark, #Hadoop/S3/S3-like, Apache Airflow, Parquet/ORC
• Jira + Confluence или аналогичное, Git, CI/CD, XML, JSON
• Навыки системного анализа, тестирования
• Базовое знание работы с #РСУБД, Kafka
• SQL, Spark, Hadoop, Airflow/Oozie, понимание ETL, умение читать код, чтобы понимать, как данные из одного места транслируются в другое
Будет плюсом:
• Знание Apache Iceberg
Задачи:
• Сопровождение и анализ существующих процессов загрузки
• Разбор технических контролей качества данных
• Тестирование и установка доработок в продуктивный контур
*📍* Вместе с резюме присылайте:
- ФИО
- Локация
- Дата рождения
- Личная почта
- Личный телефон
- +- по требованиям
*⚡️**⚡️**⚡️*писать Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Python
- Apache Spark
- Hadoop
- Apache Airflow
- Apache Kafka
- Git
- CI/CD
- Jira
- Confluence
- XML
- JSON
- ETL
- Apache Iceberg
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта оптимизации обработки больших данных.
Расскажите о наиболее сложной проблеме производительности в Spark, с которой вы столкнулись, и как вы её решили?
Оценка навыков обеспечения качества данных в ETL-процессах.
Какие типы технических контролей качества данных вы считаете критическими при загрузке из Kafka в Hadoop?
Проверка умения работать с форматами хранения данных.
В каких случаях вы бы предпочли использовать Apache Iceberg вместо стандартного Parquet в вашей архитектуре?
Оценка навыков отладки и анализа чужого кода.
Опишите ваш подход к анализу существующего ETL-процесса в Airflow, если в целевой таблице обнаружены расхождения в данных.
Проверка понимания процессов CI/CD в контексте данных.
Как вы организуете процесс тестирования и безопасной установки доработок в продуктивный контур банка?
Похожие вакансии
Аналитик DWH
Senior Data Analyst
Senior Data Analyst (DWH)
Аналитик данных (Senior)
DWH аналитик (Senior)
Senior Data Analyst
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!