- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Python Data Engineer
Оценка ИИПозиция в стабильной и известной компании с сильным технологическим стеком. Работа с Big Data инструментами обеспечивает отличные перспективы для профессионального роста, а удаленный формат добавляет привлекательности.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует уверенного владения широким стеком технологий Big Data (Hadoop, PySpark, Kafka) и навыков разработки на Python. Сложность обусловлена необходимостью интеграции различных систем в рамках крупных корпоративных проектов.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Data Engineer с таким стеком (PySpark, Kafka, Hadoop) рыночные предложения в России обычно начинаются от 200 000 рублей для специалистов среднего уровня и могут превышать 350 000 рублей для опытных инженеров.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в ИЦ АЙ-ТЕКО уже сейчас
Присоединяйтесь к команде «ИЦ Ай-Теко» и создавайте масштабные решения для обработки данных в ведущей ИТ-компании России!
Описание вакансии
Python Data Engineer
Стек: Python, SQL, Airflow, PostgreSQL, Kafka, PySpark, Hadoop, JavaScript
Компания «ИЦ Ай-Теко» — ведущий российский поставщик информационных технологий и сервисов для корпоративных заказчиков — предоставляет услуги по системной интеграции, внедрению информационных систем, …
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- PostgreSQL
- JavaScript
- PySpark
- Airflow
- Kafka
- Hadoop
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации обработки больших данных.
В каких случаях вы предпочтете использовать PySpark вместо обычного Python/Pandas для обработки данных?
Оценка опыта работы с оркестрацией задач.
Как вы организуете обработку ошибок и повторные запуски (retries) в DAG-файлах Airflow?
Проверка понимания потоковой передачи данных.
Опишите ваш опыт работы с Kafka: как обеспечить гарантию доставки сообщений 'exactly once'?
Оценка навыков проектирования баз данных.
Какие методы оптимизации запросов в PostgreSQL вы применяли при работе с таблицами объемом в сотни миллионов строк?
Проверка знаний экосистемы Hadoop.
