- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Инженер данных (DBA) Senior
Интересный 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.
Сложность вакансии
Роль 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.
Анализ зарплаты
В 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.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас
Если вы эксперт в PostgreSQL и высоконагруженных системах, отправьте свое резюме для участия в масштабном проекте мобильного оператора!
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
- SQL
- dbt
- PostgreSQL
- Redis
- ETL
- Apache Kafka
- XML
- Microsoft SQL Server
- XSD
- HDFS
- ClickHouse
- Informatica
- DWH
- Apache Spark Streaming
- DBA
- Microsoft SSIS
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?
Похожие вакансии
DWH аналитик (Middle+/Senior)
Data инженер
Senior Data Engineer
Senior Data Analyst
Data аналитик (Senior)
Аналитик данных (финтех)
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!