- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Lead data engineer
Оценка ИИСбер — это стабильность, масштабные задачи и работа с передовым стеком технологий. Позиция лида в такой компании открывает отличные карьерные перспективы и дает доступ к уникальным объемам данных.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция уровня Lead предполагает не только глубокие технические знания Hadoop и Spark, но и навыки проектирования архитектуры. Высокие требования к образованию и опыту работы с Big Data делают отбор достаточно строгим.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Lead Data Engineer в Москве рыночный диапазон составляет от 350 000 до 550 000 рублей. Сбер обычно предлагает конкурентные условия, соответствующие верхней границе рынка, включая расширенный соцпакет.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Сбер уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Сбера и станьте ключевым звеном в управлении данными крупнейшего банка страны!
Описание вакансии
Lead data engineer / Сбер. IT
*🗺* Москва.
Обязанности:
- загрузка, очистка и трансформация больших объемов данных из различных источников (RDBMS, Hadoop, Spark, плоски…
Требования:
- высшее профильное образование (инженерное/математическое/в сфере IT), технический английский язык
*➡* Откликнуться
Вакансии │ Стажировки │ За рубежом │ Удалёнка │ БИГТЕХ │ Мероприятия │ По всему миру │ IT и DIGITAL
*🐣* Софи - первый ai ассистент для автооткликов и поиска работы.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Hadoop
- Spark
- ETL
- Big Data
- RDBMS
Возможные вопросы на собеседовании
Для лида важно понимать внутреннее устройство инструментов обработки данных.
Расскажите о механизмах оптимизации Spark-приложений: как вы боретесь с проблемой data skew?
Проверка опыта работы с распределенными системами хранения.
В каких случаях вы выберете HBase вместо классической RDBMS для хранения данных?
Оценка навыков проектирования ETL-процессов.
Опишите ваш подход к обеспечению качества данных (Data Quality) при загрузке из множества разрозненных источников.
Проверка архитектурного мышления.
Как бы вы спроектировали систему мониторинга для конвейеров данных, чтобы минимизировать время простоя?
Оценка лидерских качеств и технического кругозора.
