yandex
N
NDA
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
JuniorВ офисеПолная занятость

Junior Data Engineer (Marketing)

Оценка ИИ

Отличное предложение для старта карьеры: работа в структуре Сбера (зеленый банк) гарантирует стабильность, наличие ДМС и IT-отсрочки. Офисный формат может быть минусом для некоторых, но для джуна это полезно для быстрого обучения.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
Оценка ИИ

Позиция начального уровня (Junior), но требует уверенных знаний Spark и Python, а также опыта работы от одного года. Основная сложность заключается в работе с большими данными в структуре крупного банка и необходимости присутствия в офисе.

Анализ зарплаты

Медиана125 000 ₽
Рынок90 000 ₽ – 160 000 ₽
Оценка ИИ

Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Junior Data Engineer в Москве в банковском секторе рыночный диапазон составляет 100,000–150,000 рублей. Крупные банки обычно предлагают конкурентные условия на уровне медианы рынка или чуть выше с учетом бонусов.

Сопроводительное письмо

I am writing to express my interest in the Junior Data Engineer position within your marketing team. With over a year of experience in data engineering and a strong command of Spark, Python, and SQL, I am eager to contribute to building end-to-end analytics and optimized data marts for your products.

In my previous work, I have focused on data processing and pipeline orchestration, which aligns perfectly with your requirements for Airflow and dbt. I am particularly interested in the opportunity to work with large-scale data within the ecosystem of a leading financial institution and am ready to work onsite at your Moscow office to ensure close collaboration with the team.

I am impressed by the comprehensive benefits package and the professional growth opportunities offered. I look forward to the possibility of discussing how my technical skills in Postgres and ClickHouse can support your marketing analytics goals.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас

Присоединяйтесь к команде маркетинга крупнейшего банка и стройте современную сквозную аналитику — откликайтесь прямо сейчас!

Описание вакансии

Всем привет! ✨ Расширяем команду маркетинга ✨

Есть позиции для джунов Data Engineer (Москва, офис)

Чем предстоит заниматься:

Строить сквозную аналитику на основе больших данных;

Исследовать источники данных и готовить методологии сборки витрин по продуктам;

Создавать витрины данных, оптимизированные под аналитические задачи;

Покрывать ключевые данные автотестами (Airflow / dbt).

Ты нам подходишь, если:

Опыт работы от 1 горда;

Уверенно работаешь со Spark и Python;

Продвинутый SQL;

Опыт с одной из технологий: Postgres, ClickHouse, Hadoop, Hive.

Мы предлагаем:

Работа в аккредитованной IT‑компании — дочерней структуре крупнейшего зеленого банка ✅;

Офисный формат работы (Оружейный переулок, 41);

Официальное трудоустройство, ДМС, льготные условия страхования семьи;

Программа адаптации, корпоративное обучение и возможности карьерного роста;

IT‑отсрочка от срочной службы;

Скидки на продукты и сервисы группы.

Откликнуться

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Python
  • SQL
  • dbt
  • PostgreSQL
  • Airflow
  • Hadoop
  • Spark
  • Hive
  • ClickHouse

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка базовых навыков работы с распределенными вычислениями, критически важных для вакансии.

Расскажите о разнице между трансформациями narrow и wide в Spark. Как они влияют на производительность?

Вакансия предполагает работу с витринами данных; важно понимать, как кандидат проектирует структуры.

Как бы вы спроектировали витрину данных для сквозной аналитики маркетинговых кампаний? Какие ключевые метрики и измерения вы бы выделили?

Упоминание ClickHouse в стеке требует понимания его специфики как колоночной БД.

В каких случаях вы выберете ClickHouse вместо классической реляционной базы данных типа Postgres?

Проверка навыков обеспечения качества данных, указанных в требованиях (dbt/Airflow).

Какие типы автотестов данных вы считаете наиболее критичными при сборке ETL-процессов?

SQL является фундаментальным навыком для Data Engineer.

Напишите SQL-запрос с использованием оконных функций для определения самого популярного продукта у каждого пользователя за последний месяц.

Похожие вакансии

более 1000 офферов получено
4.9

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!

N
NDA
Страна
Россия