Инженер по качеству данных (Data Quality Engineer)
Оценка ИИИнтересная роль в ведущем финтехе региона с четкими требованиями. Привлекательный бонус в виде 24 дней удаленной работы из любой точки мира при офисном формате.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения SQL и понимания архитектуры DWH/ETL. Основная сложность заключается в необходимости глубокого анализа инцидентов в рамках крупной финансовой экосистемы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для Data Quality инженеров в Узбекистане активно растет вслед за финтех-сектором. Предложение TBC, вероятно, находится на уровне или выше среднего по рынку Ташкента для специалистов с опытом работы в банковской сфере.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Инженер по качеству данных (Data Quality Engineer) TBC Uzbekistan
Местоположение: Ташкент
Формат работы: Офис
Занятость: Гибкий график
Опубликована: 28.10.2026
Требования:
• Контроль качества данных, разработка проверок и мониторинга, анализ инцидентов, работа с SQL, ETL-процессами и DWH
Важно:
*📌* Офисный формат работы с возможностью работать из любой точки мира 24 дня в году
О компании:
Одна из ведущих экосистем цифровых финансовых услуг Узбекистана
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Angelina Miskaryan
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- ETL
- Data Warehouse
- Data Quality
- Monitoring
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых навыков написания сложных запросов для валидации данных.
Опишите ваш опыт написания сложных SQL-запросов для выявления дубликатов или несоответствий в больших наборах данных.
Важно понять, как кандидат встраивает проверки качества в процесс передачи данных.
На каких этапах ETL-процесса вы обычно внедряете проверки качества данных и почему?
Оценка способности кандидата не только находить ошибки, но и устранять их причины.
Расскажите о самом сложном инциденте с качеством данных, который вы расследовали. Как вы нашли первопричину?
Проверка знания ключевых метрик качества (полнота, точность, своевременность и т.д.).
Какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы используете для мониторинга качества данных в DWH?
Оценка умения работать с инструментами автоматизации контроля.
Какие инструменты или фреймворки для автоматизации Data Quality проверок вы использовали в своей практике?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
