- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Инженер данных
Оценка ИИАльфа-Банк — это сильный бренд с развитой инженерной культурой и современным стеком (Airflow, Spark, Greenplum). Вакансия предлагает интересные задачи на стыке Data Engineering и ML, однако отсутствие указанной зарплаты немного снижает общую привлекательность.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний Python, PySpark и SQL, а также опыта работы с высоконагруженными системами и специфическими БД (Greenplum, Oracle). Дополнительную сложность придает необходимость проведения код-ревью и работы с ML-инфраструктурой.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для позиции Data Engineer уровня Middle/Senior в банковском секторе Москвы рыночный диапазон составляет от 250 000 до 400 000 рублей после вычета налогов. Предложение Альфа-Банка обычно соответствует верхним границам рынка для квалифицированных специалистов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Альфа-Банк уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Альфа-Банка и создавайте высоконагруженные системы обработки данных для крупнейшего частного банка страны!
Описание вакансии
Инженер данных
Москва
Компания: Альфа-Банк
*🔹*Чем предстоит заниматься
-Реализация высоконагруженных конвейеров обработки данных для обеспечения надежной и бесперебойной репликации данных из ИТ-систем Банка.
-Реализация комплексных задач по подготовке данных в целевых аналитических хранилищах (DataLake, SandBox, FeatureStore) для построения признаков, необходимых для разработки моделей машинного обучения.
-Разработка и поддержание в актуальном состоянии документации по разработанному функционалу.
-Своевременное отражение статуса выполнения задач в Jira.
-Проверка качества кода (код-ревью), написанного инженерами и младшими инженерами данных.
*🔹*Наши пожелания к кандидатам
-Python - уверенное знание структур данных и алгоритмов, эффективное применение принципов ООП и ФП (Функциональное программирование), опыт написания модульных и интеграционных тестов, знание и опыт применения библиотек обработки и анализа данных - numpy, pandas.
-Опыт разработки и внедрения в промышленную эксплуатацию сервисов загрузки и обработки неструктурированных и слабо структурированных данных (текст, xml, json) из внешних источников.
-Способность разобраться с API поставщиков данных, используя доступную документацию.
-SQL - умение создавать сложные запросы с использованием аналитических оконных функций и использовать инструменты профилирования для оптимизации их производительности, опыт работы с БД Oracle, Postgres, Greenplum.
-Уверенное знание и опыт работы с инструментами разработки, планирования и мониторинга рабочих процессов (workflow engines) пакетной обработки данных.
-Airflow- Опыт разработки сложных, высоконагруженных приложений обработки данных на основе PySpark, уверенное знание настроек Spark и их влияния на производительность приложений Spark.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- PySpark
- Airflow
- Greenplum
- PostgreSQL
- Oracle
- Pandas
- NumPy
- Jira
- ETL
- Data Lake
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры Spark и навыков оптимизации производительности.
Расскажите о вашем опыте оптимизации PySpark приложений. Какие настройки Spark конфигурации вы меняли для борьбы с data skew?
Оценка навыков работы с оркестраторами и построения отказоустойчивых процессов.
Как вы организуете обработку ошибок и повторные запуски (retries) в сложных DAG в Airflow при работе с внешними API?
Проверка владения SQL на продвинутом уровне.
В каких случаях вы предпочтете оконные функции обычным группировкам, и как вы анализируете план выполнения запроса в Greenplum?
Оценка опыта работы с ML-инфраструктурой.
Был ли у вас опыт построения Feature Store? Какие ключевые требования предъявляются к данным для обучения моделей машинного обучения?
Проверка навыков проектирования и работы с типами данных.
Как вы подходите к парсингу и валидации больших объемов слабоструктурированных данных (JSON/XML) перед загрузкой в хранилище?
Похожие вакансии
Senior Data Engineer
Data Scientist Senior
Data Engineer
Senior MLOps инженер
Team Lead Data Science / ML
MLOps инженер (Team Lead)
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!