Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Analytics Engineer
Оценка ИИСильная техническая роль с современным стеком (AWS, dbt, Spark) и акцентом на инженерную культуру. Удаленный формат и высокий уровень ответственности делают вакансию привлекательной для опытных специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области Data Engineering (Spark, AWS) и Analytics Engineering (dbt, SQL), а также готовности брать на себя лидерские функции по установке стандартов.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПозиция Senior Analytics Engineer с таким набором навыков (Spark, AWS, dbt) на международном рынке или в крупных российских компаниях обычно оплачивается выше среднего. Указанные требования соответствуют верхнему эшелону зарплатных ожиданий для опытных инженеров данных.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Отправьте свое резюме @IT_SergHR, чтобы возглавить развитие инженерных стандартов аналитики в современной AWS-инфраструктуре.
Описание вакансии
Senior Analytics Engineer
#SeniorAnalyticsEngineer #AnalyticsEngineer #Senior #Удаленно
Требования:
Expert SQL: способность деконструировать крупные, сложные запросы в чистую, модульную логику. Dbt: Подтверждённый опыт создания и структурирования проектов (Staging→Intermediate→Marts). Python и Spark: возможность отладки PySpark и оптимизации заданий Spark (Databricks / AWS Glue). AWS: Практическое взаимодействие с S3, Athena, IAM. CI/CD: опыт настройки автоматизированного тестирования на коммите. Рефакторинг неэффективного устаревшего SQL для повышения производительности и читаемости. Исправление и улучшение обработки ошибок в конвейерах AWS Glue / PySpark. Устанавливать инженерные стандарты (шаблоны PR, правила SQL-линтинга). Продвигать лучшие практики в команде. Наставлять инженеров и повышать планку при обзорах кода.
Локация:📍Удалённо.
Контакт для отклика: Откликнуться
Про карьеру, рост и ценность себя: @jobstobeloved
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- AWS IAM
- SQL
- dbt
- CI/CD
- PySpark
- Apache Spark
- Databricks
- Amazon S3
- AWS Glue
- Amazon Athena
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры dbt и умения организовывать код.
Расскажите о вашем подходе к разделению логики между слоями Intermediate и Marts в dbt. В каких случаях вы выносите логику в макросы?
Оценка навыков оптимизации производительности в облачной среде.
С какими типичными проблемами производительности в PySpark/AWS Glue вы сталкивались и какие методы оптимизации (например, broadcast joins, partitioning) применяли?
Проверка опыта работы с инфраструктурой AWS.
Как вы организуете управление доступом (IAM) и структуру хранения данных в S3 для обеспечения безопасности и удобства аналитики в Athena?
Оценка лидерских качеств и приверженности качеству кода.
Какие правила SQL-линтинга и стандарты PR вы считаете критически важными для Senior-специалиста и как вы внедряли их в предыдущих командах?
Проверка навыков обеспечения надежности данных.
Опишите ваш опыт настройки CI/CD для аналитических пайплайнов. Какие типы тестов (data tests, unit tests) вы считаете обязательными для запуска на каждом коммите?
Похожие вакансии
Data аналитик (Senior)
Аналитик данных (финтех)
Data Analyst
SENIOR АНАЛИТИК (КХД / DWH)
Senior Data Analyst
Разработчик хранилищ данных (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!