- Страна
- Россия
Senior Big Data Engineer (Data Platform)
Оценка ИИСильный стек технологий (Iceberg, K8s) и работа в сфере e-commerce делают вакансию привлекательной для опытных инженеров. Однако отсутствие информации о зарплате и конкретном названии компании немного снижает общую оценку.
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 ИИРоль требует глубоких знаний в области Big Data инфраструктуры (Hadoop, Kubernetes) и продвинутых навыков оптимизации Spark. Уровень Senior предполагает самостоятельное проектирование архитектуры и решение сложных проблем производительности.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Senior Big Data Engineer в России рыночный диапазон составляет от 350 000 до 550 000 рублей. Данная вакансия соответствует уровню Senior, поэтому ожидания кандидата должны находиться в этих пределах.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Senior Big Data Engineer (Data Platform)
Грейд: Senior
Стек: Kubernetes, Hadoop, HDFS, Hive Metastore, Spark, Spark SQL, PySpark, Apache Iceberg
Разработка и совершенствование платформы данных электронной коммерции, проектирование ETL пайплайнов, оптимизация Spark джобов, взаимодействие с аналитиками и ML специалистами, внедрение инструментов …
Откликнуться через Откликнуться ↓
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Kubernetes
- Hadoop
- HDFS
- Hive Metastore
- Apache Spark
- Spark SQL
- PySpark
- Apache Iceberg
- ETL
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания внутреннего устройства Spark и умения решать проблемы производительности.
Расскажите о вашем опыте оптимизации Spark джобов: какие техники (skew join, broadcast, caching) вы применяли и какого результата удалось достичь?
Оценка опыта работы с современными форматами хранения данных, указанными в стеке.
В чем основные преимущества Apache Iceberg перед классическим Hive, и с какими сложностями вы сталкивались при его внедрении?
Проверка навыков работы с инфраструктурой.
Как вы организуете деплой и управление Spark-приложениями в среде Kubernetes?
Оценка архитектурного мышления.
Опишите процесс проектирования ETL-пайплайна для платформы электронной коммерции: как обеспечить консистентность и отказоустойчивость данных?
Проверка навыков командного взаимодействия.
Как вы выстраиваете процесс предоставления данных для ML-специалистов, чтобы обеспечить удобство и высокую скорость экспериментов?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
