- Страна
- Грузия
Middle+ / Senior Data Engineer
Оценка ИИПривлекательная вакансия для опытных инженеров данных с современным стеком технологий. Гибкий формат работы (удаленка/гибрид) в Грузии и четко очерченный круг задач делают предложение стабильным и понятным.
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 ИИРоль требует глубоких знаний специфического стека (ClickHouse, Airflow) и опыта работы с CDC-процессами. Уровень Senior подразумевает не только написание кода, но и проектирование архитектуры витрин данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанный стек технологий (ClickHouse, Airflow, CDC) высоко ценится на рынке. Для уровня Senior в регионе Грузии и при работе на международные компании, зарплаты обычно находятся в диапазоне 4000–6000 USD. Данная позиция соответствует рыночным ожиданиям для квалифицированных специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Middle+ / Senior Data Engineer
#MiddleDataEngineer #SeniorDataEngineer #Middle+ #DataEngineer #Senior #Грузия #Гибрид #Офис #Тбилиси #Удаленно #Remote #Job #Vacancy
Требования:
Поддерживать и развивать DWH и ETL/CDC-процессы (потоки из MySQL/MongoDB в ClickHouse), проектировать витрины данных, разрабатывать DAG-и в Apache Airflow (на Python). Опыт построения ETL от 3 лет, глубокие знания ClickHouse, MySQL, MongoDB и отлично написанный SQL. Опыт работы с Apache Airflow и настройкой Data Quality.
Локация:*📍*Грузия (офис в Тбилиси, гибрид или 100% удаленка внутри страны).
Контакт для отклика: Откликнуться +CV
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- ETL
- CDC
- DWH
- MySQL
- MongoDB
- ClickHouse
- Apache Airflow
- Data Quality
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с ClickHouse как основным хранилищем. Важно понимать механизмы оптимизации.
Расскажите о различиях между движками таблиц MergeTree и ReplicatedMergeTree в ClickHouse. В каких случаях стоит использовать каждый из них?
Работа с CDC-потоками из MySQL/MongoDB требует понимания консистентности.
Как вы обеспечиваете консистентность данных при передаче изменений из транзакционных баз (MySQL) в аналитическое хранилище в режиме реального времени?
Airflow является ключевым инструментом оркестрации в данной вакансии.
Как вы организуете обработку ошибок и повторные попытки (retries) в сложных DAG-ах Airflow, чтобы избежать дублирования данных?
Упоминается необходимость настройки Data Quality.
Какие метрики качества данных вы считаете критическими для DWH и какие инструменты или подходы использовали для их мониторинга?
Проектирование витрин — одна из основных задач.
Опишите ваш подход к проектированию схемы 'звезда' или 'снежинка' в ClickHouse. Какие нюансы джойнов в этой БД нужно учитывать?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
