Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Data Engineer
Оценка ИИОтличная вакансия в известной международной компании с современным стеком (Iceberg, Trino, Airflow). Четко прописанные требования и работа над продуктом с реальной нагрузкой делают позицию очень привлекательной для опытных инженеров.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к глубокому практическому опыту (5+ лет) и знанию специфических технологий Lakehouse (Iceberg) и MPP-систем (Trino). Ожидается уровень Senior не только в инженерии данных, но и в разработке на Python.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Data Engineer с таким стеком в международной компании рыночный диапазон составляет от 350 000 до 550 000 рублей после налогов. Flowwow обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие верхнему эшелону рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Flowwow уже сейчас
Присоединяйтесь к международному маркетплейсу Flowwow и стройте современную Data-платформу на стеке Lakehouse!
Описание вакансии
*🐅 Senior Data Engineer*
Удалёнка Флаувау— международный маркетплейс подарков.
Требования:
– 5+ лет в data engineering или backend с дата-уклоном. Production-опыт под реальной нагрузкой с ответственностью за эксплуатацию.
– Python — senior-уровень: ООП, проектирование API, типизация, тесты, переиспользуемые компоненты.
– Lakehouse — Apache Iceberg (или Delta/Hudi): устройство таблиц, snapshots, компакция, schema evolution. Разница между lakehouse и DWH на практике, не в теории.
– Trino или другой MPP: распределённое выполнение, чтение планов запросов, оптимизация, коннекторы.
– Airflow глубоко: scheduler, executors, метаданные, собственные операторы и хуки.
– Spark — PySpark, Spark SQL, модель выполнения.
– SQL — оконные функции, CTE, оптимизация, планы исполнения, большие объёмы.
– Git, CI/CD — уверенно.
*➡️*Откликнуться
*📍 Навигация:[База знаний](https://t.me/pyproglib) • [Задачи](https://t.me/py_problems_lib) •* Собеседования
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Apache Iceberg
- Trino
- Apache Airflow
- Apache Spark
- PySpark
- SQL
- Git
- CI/CD
- OOP
- API Design
- Delta Lake
- Apache Hudi
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует глубокого понимания Lakehouse. Важно знать, как управлять жизненным циклом данных.
Расскажите о вашем опыте работы с Apache Iceberg: как вы решали задачи компакции мелких файлов и управления эволюцией схем?
Trino используется для высоконагруженных запросов. Кандидат должен уметь их оптимизировать.
Как вы анализируете план выполнения запроса в Trino? На какие метрики и операторы обращаете внимание при поиске узких мест?
Требуется глубокое знание Airflow, включая внутреннее устройство.
В каких случаях вы бы предпочли написать собственный Operator или Hook в Airflow вместо использования стандартных? Приведите пример из практики.
Позиция подразумевает Senior-уровень владения Python.
Как вы организуете тестирование и типизацию в больших проектах по обработке данных на Python, чтобы обеспечить поддерживаемость кода?
Работа с большими данными требует понимания распределенных вычислений.
Объясните разницу в моделях выполнения Spark и Trino. В каких сценариях лучше использовать каждый из этих инструментов?
Похожие вакансии
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist Middle+, Senior
Data Scientist
Middle+ Data инженер
Senior ML/LLM Инженер
Senior ML аналитик (Kandinsky)
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!