- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
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.
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.
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.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в SPBDev уже сейчас
Откликайтесь через Runello-бот, чтобы присоединиться к команде экспертов SPBDEV и работать над сложными DWH-проектами!
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
- Python
- SQL
- ETL
- Apache Airflow
- Relational Databases
- SQL Server
- ELT
- Data Lake
- DWH
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?
Похожие вакансии
Аналитик / MLE (Middle/Senior/Staff) в команду эффективности
Data Scientist
Data Engineer / DataOps Engineer
ML разработчик
Data Scientist Middle+, Senior
ML разработчик (Senior)
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!