Python Backend Engineer (GenAI Data Governance)
Оценка ИИСбер — стабильный и престижный работодатель с сильной инженерной культурой. Работа с GenAI является одним из самых перспективных направлений на рынке, что гарантирует профессиональный рост.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения Python и глубокого понимания работы с очередями сообщений (Kafka, RabbitMQ) и оркестраторами (Temporal). Работа в GenAI Data Governance подразумевает высокую ответственность за качество и безопасность данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для Senior Python разработчика в Москве рыночный диапазон составляет от 300 000 до 500 000 рублей. Сбер обычно предлагает конкурентные условия, соответствующие или слегка превышающие медиану рынка для опытных специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Python Backend Engineer (GenAI Data Governance)
Стек: Python, Kafka, RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, SQL, Temporal, Celery
Сбер Банк — крупнейший российский финансовый конгломерат, предоставляющий широкий спектр банковских услуг для частных лиц, малого бизнеса и корпоративных клиентов.
Откликнуться через Runello-бот ↓
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Kafka
- RabbitMQ
- Redis
- PostgreSQL
- SQL
- Temporal
- Celery
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат выбирает инструмент под конкретную задачу в рамках стека компании.
В каких случаях вы предпочтете использовать Kafka вместо RabbitMQ, и наоборот?
Temporal — специфический инструмент в стеке, важно знать опыт работы с долгоживущими процессами.
Расскажите о вашем опыте работы с Temporal: какие преимущества он дает по сравнению с обычным Celery для сложных воркфлоу?
Работа с данными требует навыков оптимизации запросов.
Как бы вы оптимизировали сложный SQL-запрос в PostgreSQL, который начал замедлять работу системы при росте объема данных?
Вакансия связана с Data Governance в области GenAI.
С какими основными вызовами в области управления данными для генеративного ИИ вы сталкивались или ожидаете столкнуться?
Проверка навыков проектирования систем.
Как обеспечить консистентность данных при использовании Redis в качестве кэша и PostgreSQL в качестве основного хранилища?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
