Инженер данных
Оценка ИИКомпания с огромным стажем на рынке (28 лет) обеспечивает стабильность и доступ к сложным, интересным проектам. Работа в сфере ML и DS заказной разработки гарантирует профессиональный рост и разнообразие задач.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области инженерии данных и умения работать в условиях заказной разработки. Высокая планка экспертизы компании в ML/DS подразумевает владение современным стеком технологий обработки больших данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана зарплата, однако для позиции Data Engineer в Москве в компаниях уровня «Синимекс» рыночные предложения обычно находятся в диапазоне от 200 000 до 350 000 рублей в зависимости от грейда.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Инженер данных
Компания «Синимекс» 28 лет на рынке ИТ. Сфера деятельности - заказная разработка ПО. Сотрудники компании обладают глубокой экспертизой в разработке и внедрении решений на основе ML и DS, разработке en…
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- ETL
- Python
- SQL
- Apache Spark
- Apache Airflow
- Machine Learning
- Data Science
- Data Engineering
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать опыт кандидата в проектировании архитектуры данных для внешних заказчиков.
Расскажите о самом сложном ETL-процессе, который вы проектировали: с какими проблемами столкнулись и как их решили?
Проверка навыков оптимизации запросов и работы с хранилищами.
Какие методы оптимизации производительности в распределенных системах обработки данных (например, Spark) вы применяете чаще всего?
Учитывая специфику ML в компании, важно знать, как инженер готовит данные для моделей.
Как вы организуете процесс обеспечения качества данных (Data Quality) перед их подачей в ML-пайплайны?
Проверка владения инструментами оркестрации.
Каков ваш опыт работы с Airflow или другими оркестраторами, и как вы обрабатываете зависимости между задачами?
Оценка умения работать с различными типами БД.
В каких случаях вы предпочтете NoSQL решение классической реляционной базе данных в контексте аналитических задач?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
