- Страна
- Россия
Инженер данных
Оценка ИИИнтересная роль с современным стеком технологий и возможностью развивать DWH с нуля. Однако отсутствие информации о компании и уровне зарплаты немного снижает общую привлекательность.
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 уверенного владения современным стеком (Airflow, dbt, ClickHouse), что характерно для уровня Middle. Основная сложность заключается в необходимости проектирования архитектуры нового хранилища с нуля.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии не указан уровень оплаты, но для Middle Data Engineer на российском рынке с таким стеком (ClickHouse, Airflow, dbt) зарплаты обычно начинаются от 180 000 рублей. Верхняя граница может достигать 300 000 рублей в зависимости от сложности задач и масштаба компании.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Инженер данных
Грейд: Middle
Стек: PostgreSQL, ClickHouse, DataLens, Python, Airflow, dbt, GitLab, Docker
Сейчас мы в поисках Инженера данных для регулярного исследования проводимых мероприятий и охваченной аудитории. Развивать новое корпоративное хранилище данных на ClickHouse. Проектировать архитектуру …
Откликнуться через Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- PostgreSQL
- ClickHouse
- DataLens
- Python
- Airflow
- dbt
- GitLab
- Docker
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с основным инструментом хранения данных, указанным в вакансии.
Расскажите об особенностях движков таблиц в ClickHouse (MergeTree, Distributed) и в каких случаях вы бы выбрали каждый из них?
Оценка навыков построения ETL/ELT процессов, упомянутых в стеке.
Как вы организуете структуру проекта в dbt и как обеспечиваете качество данных при загрузке через Airflow?
Проверка умения оптимизировать запросы для аналитических систем.
Какие методы оптимизации запросов в PostgreSQL вы применяли для ускорения аналитической отчетности?
Оценка навыков контейнеризации и CI/CD, необходимых для развертывания.
Опишите ваш типичный процесс деплоя пайплайнов данных с использованием Docker и GitLab CI.
Проверка архитектурного мышления.
С какими основными проблемами вы сталкивались при проектировании архитектуры корпоративного хранилища данных (DWH) и как их решали?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
