- Страна
- Казахстан
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Middle Data Engineer
Оценка ИИСтабильная компания (Центральный депозитарий), четкий стек технологий и понятные задачи. Гибридный формат работы в Алматы является преимуществом для местных кандидатов.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения SQL и опыта работы с DWH от 2 лет. Основная сложность заключается в специфике финансовой сферы и необходимости оптимизации запросов для больших объемов данных.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Middle Data Engineer в Алматы рыночный диапазон составляет от 800 000 до 1 300 000 тенге (в эквиваленте RUB). Предложение KCSD, вероятно, находится в этих пределах, учитывая статус организации.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в KCSD уже сейчас
Отправьте свое резюме напрямую HR-менеджеру в Telegram, чтобы стать частью команды Центрального депозитария ценных бумаг!
Описание вакансии
Алматы / гибрид
Компания: KCSD (ЦДЦБ)
Вакансия: Middle Data Engineer
Грейд: Middle
Обязанности:
• Разработка и сопровождение ETL/ELT-процессов.
• Разработка SQL-запросов, процедур, представлений и витрин данных.
• Интеграция данных из внутренних и внешних источников.
• Контроль качества данных и анализ расхождений.
• Оптимизация SQL-запросов и процессов загрузки данных.
• Подготовка данных для аналитики, отчетности и BI.
• Участие в проектировании и развитии корпоративного хранилища данных.
Требования:
• Опыт работы Data Engineer / DWH Engineer / SQL Developer от 2 лет.
• Уверенное знание SQL.
• Опыт работы с PostgreSQL, Oracle или другими реляционными СУБД.
• Понимание принципов ETL/ELT и работы с хранилищами данных.
• Опыт оптимизации SQL-запросов.
• Опыт работы с большими объемами данных.
• Будет плюсом: Apache NiFi, REST API, опыт работы в финансовой сфере.
*📩 Резюме:* Telegram — Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- PostgreSQL
- Business Intelligence
- ETL
- REST API
- Oracle
- Apache NiFi
- ELT
- DWH
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации производительности, критически важных для работы с DWH.
Расскажите о самом сложном SQL-запросе, который вам приходилось оптимизировать. Какие инструменты и методы вы использовали?
Оценка понимания архитектурных подходов к обработке данных.
В каких случаях вы предпочтете использовать ETL, а в каких — ELT подход при интеграции данных в KCSD?
Проверка практического опыта с инструментами, указанными в качестве плюса.
Был ли у вас опыт работы с Apache NiFi для автоматизации потоков данных? Если нет, какими аналогичными инструментами вы пользовались?
Важно для обеспечения достоверности финансовой отчетности.
Как вы организуете процесс контроля качества данных (Data Quality) и поиска расхождений между источником и приемником?
Оценка навыков проектирования структур данных.
