Middle Data Engineer (product)
Оценка ИИTele2 — известный бренд с большими объемами данных, что гарантирует интересные задачи. Стек технологий актуален и востребован на рынке, что способствует профессиональному росту.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует уверенного владения современным стеком (Spark, Airflow, dbt) и понимания архитектуры данных (Iceberg, S3). Уровень Middle предполагает самостоятельность в проектировании ETL/ELT процессов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Middle Data Engineer в Казахстане рыночный диапазон составляет от 800 000 до 1 300 000 тенге (в эквиваленте USD). Tele2 обычно предлагает конкурентные условия, соответствующие верхней границе рынка.
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 (product)
Грейд: Middle
Стек: ETL, ELT, dbt, Spark, Airflow, Iceberg, S3, Oracle
Tele2 – европейский оператор связи, зашедший на рынок Казахстана в 2010 году. В Казахстане Tele2 установил новейшее оборудование для фиксированной широкополосной связи и телефонии, сети передачи данны…
Откликнуться через Runello-бот ↓
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- ETL
- ELT
- dbt
- Apache Spark
- Apache Airflow
- Apache Iceberg
- Amazon S3
- Oracle Database
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с современными форматами таблиц для Data Lake.
Какие преимущества дает использование Apache Iceberg в связке с S3 по сравнению с обычными форматами хранения?
Оценка навыков оркестрации и обработки ошибок.
Как вы организуете мониторинг и обработку сбоев в сложных DAG в Airflow?
Проверка понимания разницы подходов к трансформации данных.
В каких случаях вы предпочтете использовать dbt (ELT), а когда лучше применить Spark для трансформации (ETL)?
Оценка навыков оптимизации производительности.
Какие методы оптимизации Spark-приложений вы использовали при работе с большими объемами данных из Oracle?
Проверка архитектурного мышления.
Как обеспечить качество данных (Data Quality) при переносе данных из реляционной СУБД в объектное хранилище?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
