Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior Data Engineer
Привлекательная вакансия в геймдеве с современным стеком (Scala, Spark, GCP) и удаленным форматом работы. Компания открыта к инновациям и AI-инструментам, что говорит о прогрессивной культуре.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованием глубоких знаний Scala как основного языка для Spark, а также необходимостью самостоятельно управлять Apache Airflow и оптимизировать затраты в BigQuery.
Анализ зарплаты
Зарплата в вакансии не указана, но для позиции Senior Data Engineer со специализацией на Scala/Spark на международном рынке (Remote) медиана составляет около $6500-$8000. В геймдев-индустрии ставки могут быть чуть выше среднего при наличии релевантного опыта.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Hypercell Games уже сейчас
Присоединяйтесь к Hypercell Games и создавайте инфраструктуру данных для игр, в которые играют миллионы!
Описание вакансии
**Senior Data Engineer
Hypercell Games, Remote**
Hypercell Games is a mobile game studio behind some of the most downloaded hybrid-casual and puzzle titles on the market.
For which tasks (responsibilities)?
*🌸*Design, develop, and maintain ETL/ELT pipelines (Spark, Scala, Airflow).
*🌸*Orchestrate workflows in self-managed Apache Airflow.
*🌸*Develop and optimize data layers in BigQuery, including external tables on GCS and cost-aware data structures.
*🌸*Process large volumes of data using Spark/Scala.
*🌸*Ensure data quality through validation, monitoring, alerting, and cross-source data reconciliation.
*🌸*Prepare and maintain data marts for analytics needs.
*🌸*Document infrastructure and data pipelines.
*🌸*Contribute to the development of the analytics platform.
*🌸*Monitor and optimize storage and query costs.
What kind of professional are we looking for?
*💦*4+ years of experience as a Data Engineer, including production experience with Spark.
*💦*Strong Scala skills (primary ETL language), with production Spark experience specifically on Scala.
*💦*Advanced SQL, including window functions and query optimization.
*💦*Experience with self-managed Apache Airflow, including writing and maintaining DAGs.
*💦*Hands-on experience with BigQuery; experience with external tables, GCS storage, and cost optimization is a strong plus.
*💦*Python for auxiliary tasks and analytics.
*💦*Strong understanding of ETL/ELT concepts and pipeline design.
*💦*Experience with data warehousing and data modeling (layers, fact/dimension).
*💦*Experience with Git, CI/CD, and end-to-end pipeline testing.
*💦*Experience with data quality practices, including validation, monitoring, and alerting.
*💦*Comfortable working with AI-assisted development tools; our team actively uses Claude Code.
Why do we enjoy working here?
*☘️*The opportunity to work on games played by millions of players.
*☘️*Implement your bold ideas.
*☘️*Paid vacation.
*☘️*Support for professional development (training, coaching, and more).
*☘️*Opportunity to grow and develop with the company.
*☘️*Supportive and warm working atmosphere within the team.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Spark
- Scala
- Apache Airflow
- BigQuery
- Google Cloud Storage
- SQL
- Python
- ETL
- ELT
- Data Modeling
- Git
- CI/CD
- Data Quality
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия делает упор на Scala как основной язык для Spark. Важно понять, как кандидат использует функциональные возможности языка для обработки данных.
Расскажите о вашем опыте использования Scala в связке со Spark. Какие преимущества Scala вы считаете наиболее важными для ETL-процессов по сравнению с Python?
В описании указано использование self-managed Airflow. Это требует навыков администрирования и понимания внутреннего устройства инструмента.
С какими сложностями вы сталкивались при эксплуатации self-managed Apache Airflow и как вы организуете мониторинг выполнения DAG-ов?
Оптимизация затрат в BigQuery — одна из ключевых задач. Кандидат должен знать конкретные техники экономии.
Какие стратегии оптимизации стоимости запросов и хранения данных в BigQuery вы применяли на практике? Как вы работаете с внешними таблицами на GCS?
Data Quality — критический аспект для аналитической платформы.
Как вы выстраиваете процесс валидации данных и сверки между различными источниками (cross-source reconciliation) в своих пайплайнах?
Компания поощряет использование AI-инструментов. Важно проверить готовность кандидата к такому формату работы.
Как вы используете AI-ассистентов (например, Claude Code) в своей ежедневной разработке и как это влияет на качество вашего кода?
Похожие вакансии
Data инженер
Главный инженер Контроль качества данных
Senior Data Engineer
Data Scientist Senior
ML Engineer, Senior
Senior AI-First Data Engineer
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!