- Страна
- Польша
Middle / Senior Data Engineer
Оценка ИИСильный стек технологий (ClickHouse, Airflow, Kafka) и четкие требования. Локация в нескольких странах (Польша, Грузия, Армения) делает вакансию доступной для релоцировавшихся специалистов.
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 ИИПозиция требует глубоких знаний ClickHouse (партиционирование, MergeTree) и опыта работы с ETL-инструментами от 3 лет. Дополнительную сложность могут представлять задачи по миграции данных между BigQuery и ClickHouse.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Middle/Senior Data Engineer в Польше и странах СНГ рыночный диапазон составляет от 3500 до 6000 USD. Уровень компенсации будет сильно зависеть от конкретной страны проживания и налогового резидентства.
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 #Senior #DataEngineer #Польша #Грузия #Армения #Job #Vacancy
Требования:
Опыт: от 3 лет в Data Engineering (желательно в iGaming/беттинге). Языки: SQL (сложные запросы, оптимизация), Python (для ETL). СУБД: ClickHouse (глубокие знания: MergeTree, партиционирование), MySQL, MongoDB (NoSQL). Инструменты: Apache Airflow, Git. Процессы: ETL/ELT, CDC, Data Quality. Будет преимуществом: Стриминг: Apache Kafka. Аналитика: Grafana, Power BI, Google Analytics. Миграция: перенос и сверка данных BigQuery и ClickHouse.
Локация:*📍*Для кандидатов, которые проживают в Польше, Грузии, Армении.
Контакт для отклика: Откликнуться +CV
*👉* Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Python
- ClickHouse
- MySQL
- MongoDB
- Apache Airflow
- Git
- ETL
- ELT
- CDC
- Apache Kafka
- Grafana
- Power BI
- Google Analytics
- BigQuery
Возможные вопросы на собеседовании
ClickHouse является ключевым стеком в данной вакансии. Важно понимать, как кандидат оптимизирует хранение данных.
Расскажите о вашем опыте работы с движками семейства MergeTree в ClickHouse. Как вы выбираете ключ сортировки и партиционирования?
Вакансия предполагает работу с ETL/ELT процессами. Airflow — основной инструмент оркестрации.
Как вы организуете обработку ошибок и повторные запуски (retries) в DAG-файлах Airflow для обеспечения отказоустойчивости ETL?
В требованиях указан CDC (Change Data Capture). Это важно для синхронизации данных из MySQL/MongoDB.
Какие инструменты или подходы вы использовали для реализации CDC из реляционных баз данных в аналитическое хранилище?
Упоминается миграция и сверка данных между BigQuery и ClickHouse.
Как бы вы организовали процесс сверки данных (Data Reconciliation) после миграции большого объема информации из BigQuery в ClickHouse?
Python используется для написания ETL-скриптов. Важна чистота и поддерживаемость кода.
Какие библиотеки Python вы предпочитаете использовать для обработки данных и как обеспечиваете качество кода в своих проектах?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
