Middle / Senior Data Engineer
Оценка ИИСильная вакансия для опытных инженеров с современным стеком (AWS, Airflow, Terraform). Удаленный формат и работа в международном контексте делают предложение привлекательным, несмотря на высокие требования к безопасности и английскому языку.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена жесткими требованиями к знанию специфических сервисов AWS, опыта построения Lakehouse с нуля и необходимости владения английским на уровне B2+. Дополнительную сложность накладывает специфика EdTech в части комплаенса (FERPA/COPPA).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая роль Middle/Senior Data Engineer в международной компании обычно предполагает зарплату выше среднего по рынку РФ, ориентируясь на глобальные или европейские рейты для удаленных сотрудников. Указанный стек технологий (AWS, Terraform, CDC) является высокооплачиваемым.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Middle / Senior Data Engineer
#Senior #Middle #DataEngineer #AWS #Python #SQL #Kafka #Удаленно
Требования:
4+ года коммерческого опыта в Data Engineering. Уверенное знание AWS: S3, Glue, Athena, Lake Formation/IAM, Lambda, Step Functions. Опыт построения data lake/lakehouse с нуля (Parquet, Iceberg/Delta/Hudi, партиционирование). Python (PySpark) и продвинутый SQL. Интеграция MySQL/PostgreSQL, CDC через AWS DMS или аналоги. Оркестрация: Airflow (MWAA), Step Functions или Dagster. Моделирование данных, data quality и тестирование. Безопасность и защита персональных данных: шифрование, row/column-level access, аудит. Terraform/CDK, Git, основы CI/CD. Английский B2+. Плюсом: Redshift, BI-инструменты (QuickSight, Power BI, Tableau, Superset), dbt. Kinesis/Kafka и потоковая обработка данных. Опыт в EdTech и знание FERPA/COPPA. AWS-сертификаты в области Data Engineering/Analytics.
Локация:*📍*Удалённо.
Контакт для отклика: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- AWS
- Amazon S3
- AWS Glue
- Amazon Athena
- AWS Lambda
- AWS Step Functions
- Python
- PySpark
- SQL
- Apache Airflow
- Terraform
- Git
- CI/CD
- Apache Kafka
- dbt
- Amazon Redshift
- Tableau
- Power BI
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта проектирования архитектуры хранения данных.
Расскажите о вашем опыте построения Data Lakehouse: какие форматы хранения (Iceberg/Delta/Hudi) вы выбирали и почему?
Оценка навыков работы с облачной инфраструктурой AWS.
Как вы организуете безопасность и разграничение доступа на уровне строк/колонок в AWS Lake Formation?
Проверка владения инструментами обработки данных.
С какими основными проблемами производительности в PySpark вы сталкивались и как их оптимизировали?
Оценка навыков автоматизации и DevOps-практик.
Как вы используете Terraform для управления инфраструктурой данных и обеспечения CI/CD процессов?
Проверка понимания специфики домена EdTech.
Какие технические меры вы предпринимаете для обеспечения соответствия стандартам FERPA или COPPA при обработке данных пользователей?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
