- Страна
- Россия
Middle+/Senior Data Engineer
Оценка ИИИнтересная вакансия в узкоспециализированной компании с четким фокусом. Удаленный формат работы и востребованный стек технологий делают предложение привлекательным для опытных инженеров данных.
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 SQL и опыта работы с современными инструментами оркестрации (Airflow). Уровень Middle+/Senior подразумевает самостоятельность в проектировании архитектуры DWH и оптимизации сложных ETL-процессов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанный грейд Middle+/Senior на российском рынке обычно предполагает зарплату в диапазоне от 250 000 до 450 000 рублей. Данная оценка соответствует текущим рыночным реалиям для опытных Data-инженеров.
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
Грейд: Middle+/Senior
Стек: SQL, Python, ETL, ELT, Apache Airflow, DWH, Data Lake, Relational Databases
Компания SPBDEV — первая и пока единственная компания в России, которая занимается исключительно удаленным администрированием баз данных SQL Server. Мы исключили из перечня услуг все лишнее и второсте…
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Python
- ETL
- ELT
- Apache Airflow
- DWH
- Data Lake
- Relational Databases
- SQL Server
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектурных различий и умения выбирать подходящий подход под конкретные задачи бизнеса.
В каких случаях вы предпочтете использовать ELT вместо классического ETL, и как это повлияет на нагрузку на DWH?
Airflow является ключевым инструментом в стеке вакансии, важно оценить опыт работы с ним.
Как вы организуете обработку ошибок и повторные запуски (retries) в сложных DAG в Apache Airflow?
Компания специализируется на SQL Server, поэтому глубокие знания SQL критичны.
Расскажите о методах оптимизации тяжелых SQL-запросов. Какие инструменты профилирования вы используете?
Проверка навыков проектирования систем хранения данных.
Какую схему данных (Star, Snowflake) вы выберете для построения витрин данных и почему?
Оценка навыков работы с большими объемами неструктурированных данных.
Какую роль в вашей архитектуре данных играет Data Lake и как вы обеспечиваете консистентность данных между Lake и DWH?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
