- Страна
- Россия
Инженер данных (DBA) Senior
Оценка ИИИнтересный проект в крупном телеком-операторе с современным стеком технологий. Однако проект ограничен по времени (6 месяцев), что может быть минусом для тех, кто ищет долгосрочную стабильность.
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 ИИРоль требует глубокой экспертизы как в администрировании (DBA), так и в инженерии данных (ETL/DWH). Необходим опыт работы с широким стеком технологий (PostgreSQL, Kafka, Spark, ClickHouse) и умение работать с высоконагруженными системами.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии ставка не указана («ваша»), что позволяет кандидату уровня Senior претендовать на верхнюю границу рынка. Указанный диапазон 350,000–500,000 руб. является стандартным для опытных DBA/Data Engineers в РФ.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Инженер данных (DBA) Senior
Описание проекта: Оператор мобильной связи
Продолжительность: 6 мес.
Локация: РФ
Ставка: ваша
*❗️*Требования к кандидату:
● Опыт разработки и администрирования базы данных PostgreSQL;
● Опыт обслуживания BI-систем и потоков данных;
● Навыки проектирования и оптимизации структуры БД с учетом выбранного профиля нагрузки (OLAP/OLTP), создание объектов БД;
● Опыт разработки высоконагруженных БД в нетипичных конфигурациях;
● Опыт администрирования СУБД (оптимизация запросов, настройка репликации и резервирования БД);
● Опыт работы с инструментами потоковой загрузки данных (Apache Kafka, Apache Spark Streaming);
● Опыт работы с Redis, MS SQL, ClickHouse, HDFS;
● Базовые знания по архитектуре и инструментам построения ETL для ХД (Informatica, MS SSIS, иное);
● Знание XML и XSD-спецификаций.
Будет плюсом:
● Базовый английский для возможности чтения технической документации;
● Понимание концепций хранилищ данных (DWH), витрин данных, медленно изменяющихся измерений (SCD);
● Понимание жизненного цикла данных (загрузка, трансформация, выгрузка);
● Умение читать и анализировать чужой код;
● Навык и опыт самостоятельного поиска информации для решения задач, профессиональное любопытство.
Задачи:
● Настройка конфигурации БД (включая отказоустойчивые конфигурации), поиск проблемных мест;
● Написание хранимых процедур, функций на pgSQL;
● Опыт устранения нештатных ситуаций в части БД;
● Построение ER/ERD в процессе описания модели хранения данных;
● Повышение качества разработки в части БД (как техническими изменениями, так и организационными);
● Оптимизация работы БД (секционирование, архивы, рефакторинг кода, физмодели и т.д);
● Решение кейсов в BI, отчетности;
● Разработка и поддержка ETL/ELT-процессов с использованием DBT (Data Build Tool);
● Интеграция с сервисами оркестрации, доставки данных;
● Миграция и модернизация корпоративного DWH (КХД).
Откликнуться на запрос: Откликнуться По вопросам партнерского сотрудничества: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- PostgreSQL
- DBA
- Apache Kafka
- Apache Spark Streaming
- Redis
- Microsoft SQL Server
- ClickHouse
- HDFS
- Informatica
- Microsoft SSIS
- XML
- XSD
- DWH
- ETL
- dbt
- SQL
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с высоконагруженными системами и понимания специфики PostgreSQL.
Расскажите о вашем опыте настройки PostgreSQL для работы в условиях высокой нагрузки. Какие параметры конфигурации вы оптимизировали в первую очередь?
Оценка навыков обеспечения отказоустойчивости.
Какие стратегии репликации и обеспечения высокой доступности (HA) для PostgreSQL вы внедряли на практике? С какими проблемами сталкивались?
Проверка знаний в области инженерии данных и потоковой обработки.
Опишите ваш опыт интеграции Apache Kafka с базами данных. Как вы обеспечиваете консистентность данных при потоковой загрузке?
Оценка владения современными инструментами трансформации данных.
Как вы используете DBT в своих проектах? Какие преимущества это дает по сравнению с классическими хранимыми процедурами при построении DWH?
Проверка навыков оптимизации запросов.
Каков ваш алгоритм действий при обнаружении медленного запроса в PostgreSQL? Какие инструменты профилирования вы используете?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
