- Страна
- Россия
- Зарплата
- 200 000 ₽ – 350 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Middle/Middle+ Data Engineer/MLE
Оценка ИИСильный бренд работодателя, прозрачная система бонусов и актуальный технологический стек. Гибридный формат работы в Москве и ДМС делают предложение конкурентным на рынке.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения стеком Big Data (Hadoop, Spark, Hive) и навыков MLE. Высокая планка по SQL и Python, а также ожидание опыта от 2 лет делают роль доступной для крепких Middle-специалистов.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка 200-350к gross соответствует рыночным ожиданиям для Middle+/Senior специалистов в Москве. С учетом годового бонуса 15% совокупный доход находится на верхней границе медианы для банковского сектора.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Сбер уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Сбера и развивайте передовые ML-решения в крупнейшем банке страны!
Описание вакансии
Middle/Middle+ Data Engineer/MLE в Сбер
*💰*200 000 ₽ – 350 000 ₽ gross + годовой бонус 15+%
*📌*Условия и бонусы:
Фултайм, гибрид/офис (МСК), ДМС.
*📌*Наши ожидания:
– опыт DE/MLE от 2 лет;
– SQL (сложные запросы, оптимизация), Python/Scala + pySpark;
– знание Hadoop, Spark, Hive, Kafka, понимание DevOps;
– ответственное отношение к качеству данных;
– будет плюсом: MLOps, Kubernetes, Docker, опыт real-time обработки.
*✍🏼*Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Python
- Scala
- PySpark
- Hadoop
- Apache Spark
- Apache Hive
- Apache Kafka
- DevOps
- MLOps
- Kubernetes
- Docker
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации производительности в распределенных системах.
Расскажите о методах оптимизации Spark-джобов. Что такое skew данных и как вы с ним боретесь?
Оценка глубины владения SQL для работы с большими данными.
Какие оконные функции в SQL вы чаще всего используете для анализа временных рядов и как оптимизировать запросы с ними?
Проверка понимания архитектуры потоковой обработки.
В чем разница между архитектурами Lambda и Kappa? В каких случаях вы бы выбрали Kafka Streams вместо Spark Streaming?
Оценка навыков MLE и понимания жизненного цикла моделей.
Как вы организуете мониторинг качества данных (Data Quality) в ML-пайплайнах? Какие метрики считаете критичными?
Проверка навыков контейнеризации и деплоя.
Опишите ваш опыт работы с Docker и Kubernetes. Как вы упаковываете ML-модели для деплоя в продакшн?
Похожие вакансии
ETL Developer ( Middle+ )
Data engineer
Data engineer
Data Scientist (Middle)
ML разработчик (Middle+)
Data инженер Middle
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!