- Страна
- Россия
- Зарплата
- 130 000 ₽ – 150 000 ₽
QA Engineer (DWH / Data Testing)
Оценка ИИСтабильная вакансия с четкими требованиями и удаленным форматом по РФ. Зарплата соответствует рынку для уровня Middle, но не является выдающейся для узкой специализации DWH.
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 ИИСредний уровень сложности: требуется специфический опыт в тестировании данных (DWH) и знание SQL на продвинутом уровне, но порог входа по стажу (от 1.5 лет) достаточно лояльный.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата (130–150 тыс. ₽) находится в пределах рыночной нормы для QA-инженера среднего уровня в РФ, однако для узкой специализации DWH/Data Testing это скорее нижняя граница медианы. Специалисты с хорошим знанием Oracle и PL/SQL часто могут претендовать на суммы до 180-200 тыс. ₽.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
QA Engineer (DWH / Data Testing)
Зарплата: 130–150 тыс. ₽ на руки
Местоположение: РФ
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 29.09.2026
Требования:
• Высшее экономическое или математическое образование
• Опыт работы в QA от 1.5 лет, включая тестирование хранилищ данных
• Понимание архитектуры DWH: схемы «звезда», «снежинка», Data Vault
• Знание PL/SQL, Oracle, Python
Важно:
*⚠️* удалёнка по РФ
О компании:
Команда проекта по развитию и тестированию хранилища данных.
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в @qa_jobs
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- DWH
- Data Testing
- PL/SQL
- Oracle
- Python
- Data Vault
- ETL Testing
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания фундаментальных принципов построения хранилищ, указанных в требованиях.
В чем ключевое различие между схемами «звезда» и «снежинка» с точки зрения стратегии тестирования?
Оценка навыков работы с базами данных и написания сложных запросов.
Напишите PL/SQL запрос для сравнения данных между стейджингом и целевой таблицей DWH на предмет расхождений.
Проверка знания специфической методологии Data Vault.
Какие основные сущности в Data Vault (Hubs, Links, Satellites) вы тестировали и на что обращали внимание в первую очередь?
Оценка навыков автоматизации в контексте данных.
Как вы используете Python для валидации больших объемов данных в хранилище? Какими библиотеками пользуетесь?
Проверка умения работать с качеством данных.
Как вы организуете процесс тестирования ETL-процессов, если документация по маппингу данных неполная?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
