- Страна
- Россия
- Зарплата
- 160 000 ₽ – 220 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Оценка ИИИнтересный стек технологий (ClickHouse, Airflow, Superset) и работа над архитектурой Lakehouse. Однако зарплатная вилка находится на уровне ниже среднего для Senior-позиции на российском рынке.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубоких знаний в области Data Engineering, включая работу с ClickHouse, Airflow и понимание архитектуры Lakehouse. Высокий порог входа обусловлен необходимостью опыта от 4 лет и навыков работы с NRT-системами.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка (160 000 – 220 000 руб.) значительно ниже рыночных показателей для Middle+/Senior Python-разработчика в сфере Data Engineering, где медиана составляет около 300 000 руб. Вакансия может быть интересна специалистам, ищущим стабильный проект в логистике, но не является конкурентной по оплате для топовых Senior-инженеров.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Отправьте свое резюме @Geniya_HR, чтобы принять участие в развитии современной логистической платформы!
Описание вакансии
#РФ #вакансия #remote #удаленно #Python
Вакансия: Python разработчик
Грейд: Middle+/ Senior
Компания: аутстафф
Формат: удаленно
Локация: РФ
Гражданство: РФ
Вилка ЗП: от 160 000 до 220 000 рублей на руки в месяц
Условия оформления, формат: ТК/ИП
🚚 Проект: Логистика
🎯 Задачи: • Развитие архитектуры DWH и подготовка миграции на Lakehouse • Доработка NRT-систем и создание витрин данных (бизнес + гос. органы) • Автоматизация наполнения Data Catalog • Построение аналитических дашбордов в Apache Superset
✅ Обязательные требования: Коммерческий опыт от 4-х лет • Python + SQL: уверенное владение (CTE, оконные функции, оптимизация запросов) • БД: PostgreSQL (сложные запросы, индексы), ClickHouse (принципы колоночного хранения, MergeTree) • Airflow: написание DAG, работа с XCom, Sensors, выстраивание цепочек пайплайнов • NRT/Стриминг: понимание Kafka/брокеров сообщений, базовые принципы CDC (Debezium) • Инфраструктура: Git, CI/CD, Docker/K8s, Linux • Архитектура: понимание слоёв хранилищ данных • BI: опыт построения дашбордов в Apache Superset
💡 Будет преимуществом: • Знание Data Vault 2.0 • Базовые DevOps-практики • Опыт с Flink или Spark Streaming
Резюме и вопросы направляйте, пожалуйста, в телеграмм в ЛС Откликнуться 💻
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- PostgreSQL
- ClickHouse
- Apache Airflow
- Kafka
- Debezium
- Docker
- Kubernetes
- Git
- CI/CD
- Apache Superset
- Data Vault 2.0
- Apache Flink
- Apache Spark
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики колоночных БД, указанных в стеке.
В чем основные отличия движков семейства MergeTree в ClickHouse и в каких случаях стоит использовать ReplicatedMergeTree?
Оценка навыков работы с основным инструментом оркестрации.
Как вы организуете передачу данных между задачами в Airflow, если объем данных слишком велик для XCom?
Проверка опыта работы с потоковой передачей данных.
Расскажите о вашем опыте работы с Kafka и Debezium: как обеспечить консистентность данных при реализации CDC?
Оценка архитектурного мышления в контексте DWH.
Какие основные преимущества и сложности вы видите при миграции классического DWH на архитектуру Lakehouse?
Проверка владения SQL на продвинутом уровне.
Приведите пример оптимизации сложного SQL-запроса с использованием оконных функций и CTE, который значительно повысил производительность.
Похожие вакансии
Data Scientist Middle+, Senior
Data Scientist
Middle+ Data инженер
Senior ML/LLM Инженер
Senior Data Engineer
Senior Data Engineer
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!