- Страна
- Россия
- Зарплата
- 450 000 ₽ – 600 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Lead Data Platform Engineer
Оценка ИИВысокая заработная плата, четко прописанный современный стек технологий и лидерская позиция делают вакансию очень привлекательной для опытных инженеров. Единственным ограничением может быть требование присутствия в офисе на испытательный срок.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в архитектуре распределенных систем и Kubernetes, а также более 5 лет опыта разработки на Python. Позиция уровня Lead подразумевает ответственность за принятие ключевых технических решений.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата (450-600к) находится на верхней границе рыночного диапазона для Lead Data Engineer в Москве, что соответствует высоким требованиям к кандидату.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в CareeRoom уже сейчас
Присоединяйтесь к CareeRoom в качестве Lead Data Platform Engineer и возглавьте разработку высоконагруженных систем обработки данных!
Описание вакансии
Lead Data Platform Engineer в CareeRoom
*💰*450 000 ₽ – 600 000 ₽ на руки
*📌*Условия и бонусы:
Фултайм, офис на исп. срок (МСК)/ гибрид, оформление по ТК РФ.
*📌*Наши ожидания:
– опыт проектирования и разработки data-processing систем (не классический ETL/ELT);
– коммерческий опыт разработки на Python от 5 лет;
– опыт работы с Airflow (или Dagster с готовностью перейти на Airflow);
– опыт разработки backend-сервисов на FastAPI;
– хорошее понимание Kubernetes с точки зрения разработчика;
– опыт работы с PostgreSQL;
– опыт принятия архитектурных решений и разработки производительных распределенных систем.
*✍🏼*Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Kubernetes
- PostgreSQL
- Airflow
- Backend Development
- Distributed Systems
- ETL
- Dagster
- FastAPI
- ELT
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует опыта проектирования систем, отличных от классического ETL. Важно понять видение кандидата.
Расскажите о самой сложной архитектурной задаче в области обработки данных, которую вы решали. Почему стандартные ETL-подходы там не подходили?
Позиция предполагает работу с Kubernetes с точки зрения разработчика.
Как вы организуете мониторинг и отладку распределенных Python-приложений, развернутых в Kubernetes?
Airflow является ключевым инструментом в стеке компании.
С какими основными проблемами масштабирования Airflow вы сталкивались и как их решали (например, выбор Executor, изоляция зависимостей)?
Требуется опыт разработки на FastAPI.
Как вы обеспечиваете высокую производительность и асинхронность в FastAPI при взаимодействии с тяжелыми задачами обработки данных?
Работа с PostgreSQL на уровне Lead требует понимания оптимизации.
Какие стратегии оптимизации запросов и проектирования схем в PostgreSQL вы применяете для высоконагруженных аналитических систем?
Похожие вакансии
Руководитель Data Science команды (Анализ спроса в маркетплейсе)
Team Lead Data Scientist
Team Lead Data Scientist
DataOps Senior+/TeamLead
Tech Lead Data Engineer / Руководитель сопровождения и развития СККД
Team Lead Data Science (генеративный ИИ, ИИ-агенты)
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!