- Страна
- Узбекистан
Senior Data Engineer
Оценка ИИПривлекательная позиция в крупной международной группе (OTP Group) с возможностью удаленной работы по всему миру. Высокий балл за стабильность бренда и актуальный стек технологий.
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 экспертного уровня владения SQL и Python, а также необходимостью глубокого понимания архитектуры MPP-систем и процессов Data Governance в банковском контексте.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиции Senior Data Engineer с навыками Greenplum и Airflow на международном рынке медиана составляет около $6000-$8000. В банковском секторе (OTP Group) компенсация обычно соответствует верхним границам рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Senior Data Engineer Ipoteka bank OTP Group
Местоположение: Весь мир
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 11.09.2026
Требования:
• Экспертный SQL
• Продвинутый Python
• Глубокий опыт с Apache Airflow, Greenplum или другими MPP СУБД
• Сильное понимание Data Platform / DWH, Data Quality и Data Governance
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Python
- Apache Airflow
- Greenplum
- Data Platform
- Data Warehouse
- Data Quality
- Data Governance
- MPP
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка экспертных знаний SQL и понимания специфики MPP-систем.
Расскажите о методах оптимизации производительности запросов в Greenplum. Как распределение данных (distribution keys) влияет на скорость выполнения джойнов?
Оценка навыков проектирования отказоустойчивых пайплайнов.
Как вы организуете обработку ошибок и повторные запуски (retries) в сложных DAG в Airflow, чтобы избежать дублирования данных?
Проверка понимания методологии Data Quality.
Какие ключевые метрики качества данных вы бы внедрили для критически важных банковских отчетов?
Оценка опыта работы с большими объемами данных на Python.
В каких случаях при обработке данных вы предпочтете чистый Python библиотекам вроде PySpark или Dask, и как вы оптимизируете использование памяти?
Проверка архитектурного мышления.
Опишите ваш подход к проектированию слоя Data Vault или Dimensional Modeling в рамках современной Data Platform.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
