- Страна
- Россия
Lead Data Engineer
Оценка ИИПозиция в известном бренде экосистемы Сбера с современным стеком технологий и серьезными вызовами в области Big Data. Гибридный формат работы в Москве и роль лида делают вакансию привлекательной для опытных специалистов.
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 сочетания глубоких технических знаний (SQL, ClickHouse, Airflow) и развитых управленческих навыков для руководства командой и защиты архитектурных решений перед бизнесом. Высокая ответственность за ядро DWH и кросс-командное взаимодействие повышают порог входа.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиции Lead Data Engineer в Москве рыночный диапазон составляет от 350 000 до 550 000 рублей после вычета налогов. СберАвто обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие верхним границам рынка для опытных руководителей.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
СБЕРАВТО
Lead Data Engineer
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: гибрид (Москва)
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Организация работы команды дата-инженеров: постановка задач, приоритизация, контроль качества выполнения работы
-Непосредственное участие в разработке новых и улучшении текущих дата-процессов
-Управление дорожной картой и ресурсами: формирование планов развития DWH, оценка сроков/рисков, управление зависимостями между командами (бизнес, аналитики, DevOps, безопасность)
-Развитие ядра хранилища данных
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Опыт работы на аналогичной позиции от 3 лет
-Экспертные знания SQL - оконные функции, CTE, чтение планов исполнения, оптимизация, работа с большими объёмами
-Знание Python
-Опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse, Apache Airflow
-Опыт построения или развития высоконагруженных платформ обработки данных
-Умение “защищать” архитектурные решения, договариваться с бизнесом и смежниками, формировать тех. предложения и компромиссы
-Опыт проектирования хранилища данных
Контакты: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Python
- PostgreSQL
- ClickHouse
- Apache Airflow
- DWH
- ETL
- Data Engineering
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков планирования и управления ресурсами в условиях неопределенности.
Как вы приоритизируете задачи в бэклоге дата-инженерии, когда возникают конфликтующие требования от бизнеса и аналитиков?
Оценка технической экспертизы в области оптимизации производительности.
Опишите ваш подход к оптимизации медленного запроса в ClickHouse при работе с петабайтами данных. На что вы посмотрите в первую очередь?
Проверка опыта проектирования масштабируемых систем.
С какими основными сложностями вы сталкивались при масштабировании Apache Airflow для обработки тысяч ежедневных DAG-ов?
Оценка навыков архитектурного лидерства.
Расскажите о случае, когда вам пришлось защищать архитектурное решение перед техническим комитетом или бизнесом. Какие аргументы вы использовали?
Проверка понимания методологий построения хранилищ.
Какие подходы к моделированию данных (Data Vault, Kimball, Inmon) вы предпочитаете для ядра DWH и почему?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
