- Страна
- Россия
Senior Data Analyst — Big Data / ETL
Оценка ИИИнтересная роль в крупной технологической группе с серьезным стеком технологий. Однако отсутствие указанной зарплаты и требование присутствия в офисе/гибрида в Москве могут снизить привлекательность для части кандидатов.
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 ИИВысокая сложность обусловлена требованием Senior-уровня и широким стеком: от классического анализа данных и статистики до глубокого понимания Big Data (Hadoop, Spark) и системной аналитики (UML, BPMN, SOAP).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Senior Data Analyst в Москве с навыками Big Data и ETL рыночный диапазон составляет от 250 000 до 400 000 рублей. Поскольку в вакансии зарплата не указана, стоит ориентироваться на верхнюю границу рынка при обсуждении оффера.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*🖥 Senior Data Analyst — Big Data / ETL*
Зарплата не указана
Гибрид или офис, в зависимости от подразделения (Москва)
Группа Rubytech — производитель программно-аппаратных комплексов и технологий для высоконагруженных инфраструктур. Роль объединяет анализ больших данных, ETL и описание взаимодействия систем.
Требования:
— Python, SQL, реляционные базы, статистика и вероятность.
— Очистка и преобразование больших данных, Hadoop / Spark / Hive.
— ETL-инструменты: Airflow, Talend или Informatica.
— Визуализация: Tableau, Power BI или Python-библиотеки.
— REST / SOAP, форматы XML / XSD / JSON, техническая документация и схемы UML / BPMN.
*➡️* Откликнуться
*📍* Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Hadoop
- Apache Spark
- Apache Hive
- Apache Airflow
- Talend
- Informatica
- Tableau
- Power BI
- REST
- SOAP
- XML
- JSON
- UML
- BPMN
- ETL
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков работы с распределенными системами и оптимизации запросов.
Расскажите о вашем опыте оптимизации Spark-джобов. С какими проблемами (например, data skew) вы сталкивались и как их решали?
Вакансия требует навыков системного анализа.
Как вы подходите к документированию взаимодействия систем через REST/SOAP? Какие инструменты и нотации (UML/BPMN) используете чаще всего?
Оценка архитектурного мышления в ETL.
Сравните Airflow с Talend или Informatica. В каких сценариях вы бы отдали предпочтение кодовому подходу (Airflow), а в каких — визуальному инструменту?
Проверка математической базы.
Приведите пример из практики, когда знание теории вероятностей или математической статистики помогло вам избежать неверных выводов при анализе данных.
Проверка навыков работы с качеством данных.
Опишите ваш процесс обеспечения качества данных (Data Quality) в ETL-пайплайнах. Какие проверки являются критическими для Big Data проектов?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
