- Страна
- Россия
- Зарплата
- до 280 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Data Engineer
Оценка ИИПривлекательное предложение для опытных инженеров с возможностью удаленной работы и высокой автономностью. Однако проект ограничен по времени (1 год), а разница в часовых поясах может быть неудобна для жителей западных регионов.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует экспертных знаний SQL, Python и глубокого опыта с Greenplum и Airflow. Высокая сложность обусловлена необходимостью участия в архитектурных решениях и жестким требованием по часовому поясу (UTC+5).
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата до 280 000 руб. (на ИП) соответствует рыночному уровню для Senior Data Engineer в СНГ, хотя для топовых финтех-проектов в РФ верхняя планка может достигать 350-450 тыс. руб. Вариант по ТК (180 тыс. на руки) выглядит несколько ниже среднего по рынку для данного грейда.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в EvApps уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Еваппс и развивайте современную Data Platform в банковском секторе!
Описание вакансии
🔥 Вакансия: Senior Data Engineer (Ташкентский часовой пояс)
Компания: Еваппс
Локация: Россия, Беларусь, Казахстан, Узбекистан
Зп: до 180 тыс на руки по ТК, до 280 000 по ИП
📌 ВАЖНО! Работа по часовому поясу Ташкента (UTC+5). Просьба подтверждать готовность кандидатов работать по Ташкенту.
📅 Срочно! Собеседования с клиентом 23-24 апреля. Присылайте слоты в комментариях к кандидату.
О проекте
Финансовый сектор, банковский проект. Ищем Senior Data Engineer для развития платформы данных: оптимизация процессов, внедрение стандартов и развитие архитектуры.
Задачи:
Развитие и доработка функционала Data Platform
Проработка и реализация новых подходов к разработке пайплайнов
Оптимизация процессов загрузки и обработки данных
Проектирование сложных интеграций и потоков данных
Формирование и развитие стандартов разработки (логирование, структура DAG, подходы к разработке)
Контроль качества реализации пайплайнов
Ведение и развитие технической документации
Обучение и менторинг команды
Участие в архитектурных решениях
Требования
Обязательно:
Экспертный SQL
Продвинутый Python
Глубокий опыт работы с Apache Airflow
Опыт работы с MPP СУБД (Greenplum или аналоги)
Опыт проектирования ETL/ELT процессов
Понимание архитектуры Data Platform / DWH
Опыт оптимизации производительности систем
Понимание Data Governance и Data Quality
Будет плюсом:
Опыт работы с ClickHouse и S3
Опыт внедрения каталогов данных (например OpenMetadata)
Опыт работы с CI/CD и DevOps практиками
Условия
Ключевая роль в развитии Data Platform
Участие в архитектуре решений
Высокая степень автономии
Формат работы: удалённо
Продолжительность проекта: 1 год
Налогообложение: без НДС
Гражданство: РФ, РБ, Казахстан, Узбекистан
Локация: Россия, Беларусь, Казахстан, Узбекистан
✍️ Отклик: Откликнуться пишите в комментариях слоты для собеседования 23-24 апреля
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- CI/CD
- DevOps
- ETL
- Apache Airflow
- Data Governance
- Data Quality
- Amazon S3
- ELT
- ClickHouse
- Data Warehouse
- Greenplum
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка экспертных знаний в основной технологии хранения данных проекта.
Расскажите об особенностях оптимизации запросов в Greenplum. Как вы справляетесь с проблемой перекоса данных (data skew)?
Airflow является ключевым инструментом в стеке, важно понимать уровень владения им.
Как вы организуете структуру DAG для обеспечения масштабируемости и повторного использования кода? Какие кастомные операторы вам приходилось писать?
Вакансия предполагает Senior-уровень и участие в архитектуре.
Опишите ваш подход к проектированию Data Quality проверок внутри ETL-пайплайнов. Какие метрики вы считаете критическими?
Проверка навыков проектирования сложных систем.
С какими сложностями вы сталкивались при интеграции данных из S3 в MPP-системы и как их решали?
Оценка лидерских качеств и готовности к менторингу.
Как вы выстраиваете процесс код-ревью в команде дата-инженеров и какие стандарты разработки считаете обязательными для внедрения?
Похожие вакансии
Аналитик / MLE (Middle/Senior/Staff) в команду эффективности
ML разработчик
Data Engineer / DataOps Engineer
ML разработчик (Senior)
Data Scientist Middle+, Senior
Senior Data Scientist/ML Engineer в направление RecSys
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!