- Страна
- Россия
Инженер данных в Meta DWH
Оценка ИИЭто вакансия в топовой технологической компании на стратегически важном направлении с уникальным масштабом задач. Отличный соцпакет, сильное комьюнити и возможность влиять на архитектуру данных всего Яндекса делают это предложение максимально привлекательным.
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 ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью работы с петабайтами данных и миллионами CPU, а также требованием к опыту от 3 лет на позициях Senior или Lead. Вакансия предполагает не только глубокие технические знания Big Data, но и участие в формировании стратегии всей платформы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая позиция Senior/Lead уровня в Яндексе обычно предполагает зарплату в верхней границе рынка для РФ. Указанные рыночные оценки соответствуют уровню компенсации в крупных тех-гигантах для специалистов с опытом работы от 3-5 лет в Big Data.
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 в Meta DWH*
Команда Meta DWH в Яндексе работает с масштабными данными и инфраструктурой, обеспечивает аналитическую и инфраструктурную поддержку Яндекса на стратегическом уровне. Мы ищем опытных специалистов: старших разработчиков, дата‑инженеров, тимлидов. Работа у нас — это возможность применить и развить свою экспертность на задачах мирового уровня.
Какие задачи вас ждут:
• Анализ и оптимизация инфраструктурыВы будете разрабатывать и внедрять решения по оптимизации вычислительных кластеров с миллионами CPU и петабайтами RAM.
• Проектирование витрин данныхВы будете создавать масштабируемые витрины данных, обеспечивать соответствие решений корпоративным стандартам качества данных, а также требованиям по безопасности и доступности информации.
• Создание инструментов для анализа потребления ресурсовСотни команд используют инфраструктуру обработки больших данных. Ваша цель — увеличить долю пользователей, которые активно занимаются оптимизациями.
• Улучшение инструментов Data GovernanceВам предстоит подготавливать данные для сервиса DataCatalog, улучшать их связность и ускорять поставку данных для решения реальных задач пользователей.
• Формирование технической стратегииНужно будет участвовать в разработке долгосрочной технической стратегии и роадмапа развития аналитической платформы, оценивать перспективные технологии, предлагать архитектурные изменения.
Мы ждём, что вы:• Работали в роли старшего разработчика, дата‑инженера или тимлида от трёх лет
• Глубоко понимаете принципы построения и эксплуатации DWH и аналитических платформ
• Владеете инструментами и технологиями работы с большими данными
• Умеете анализировать сложную инфраструктуру и предлагать масштабируемые решения
• Способны вести за собой команду и принимать решения на стыке технологий и бизнес‑задач
Наши бонусы:Яндекс — это комьюнити. Тут есть и спортивные клубы, и книжный клуб, и киберспортивное сообщество. Это не все бонусы — полный список тут.
*📩* Откликнуться на нашем сайте
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- DWH
- Big Data
- Data Governance
- SQL
- Python
- Data Architecture
Возможные вопросы на собеседовании
Вопрос проверяет опыт кандидата в работе с экстремальными нагрузками, что критично для Meta DWH.
Расскажите о самом сложном кейсе оптимизации производительности DWH, с которым вы сталкивались. Каких метрик удалось достичь?
Важно понять, как кандидат обеспечивает надежность данных в масштабируемых системах.
Как вы подходите к обеспечению качества данных (Data Quality) и консистентности при проектировании витрин в распределенной среде?
Вакансия включает задачи по Data Governance и DataCatalog.
Какие подходы к управлению метаданными и улучшению связности данных в Data Catalog вы считаете наиболее эффективными для крупных компаний?
Роль предполагает оптимизацию ресурсов сотен команд.
Как бы вы мотивировали сотни продуктовых команд заниматься оптимизацией потребления ресурсов в общей инфраструктуре?
Проверка навыков системного дизайна и стратегического мышления.
Представьте, что нам нужно внедрить новую технологию обработки данных в существующий ландшафт. По каким критериям вы будете оценивать целесообразность этого решения?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
