Middle Data Engineer
Оценка ИИСтабильная компания-интегратор с серьезным технологическим стеком. Вакансия привлекательна для специалистов, желающих работать с большими данными в корпоративном секторе, хотя описание довольно лаконично.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения специфическим стеком (Greenplum, Hadoop, Scala), что повышает порог входа. Однако уровень Middle предполагает наличие стандартного опыта в Data Engineering без необходимости управления командами.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана. Для Middle Data Engineer в Москве рыночный диапазон составляет от 200 000 до 350 000 рублей после вычета налогов, в зависимости от глубины владения Scala и Spark.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Middle Data Engineer
Грейд: Middle
Стек: Greenplum, Hadoop, Scala, Python, PySpark, SQL, Apache Spark, DWH
Компания «ИЦ Ай-Теко» — ведущий российский поставщик информационных технологий и сервисов для корпоративных заказчиков — предоставляет услуги по системной интеграции, внедрению информационных систем, …
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Greenplum
- Hadoop
- Scala
- Python
- PySpark
- SQL
- Apache Spark
- DWH
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектурных особенностей основной БД в стеке.
Расскажите об архитектуре Greenplum. В чем основные отличия и преимущества MPP-систем перед классическими реляционными БД?
Оценка навыков оптимизации производительности при обработке больших данных.
Как вы оптимизируете Spark-джобы? Расскажите про методы борьбы с data skew (перекосом данных).
Проверка опыта работы с Hadoop-экосистемой.
В каких случаях вы выберете хранение данных в HDFS, а в каких — в Greenplum? Приведите примеры сценариев.
Оценка владения языками программирования для обработки данных.
В чем преимущества использования Scala перед Python в контексте Apache Spark, и наоборот? В каких задачах вы отдадите предпочтение конкретному языку?
Проверка навыков проектирования хранилищ.
Какие подходы к моделированию DWH вы использовали (Data Vault, Kimball, Inmon)? Почему выбрали именно их?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
