- Страна
- Россия
Senior Data Engineer-DWH / Lakehouse
Оценка ИИИнтересная роль для опытных инженеров с возможностью удаленной работы и фокусом на современные технологии (Lakehouse, dbt). Однако отсутствие названия компании и вилки зарплаты снижает прозрачность предложения.
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 полного владения циклом разработки DWH (ownership) и глубоких знаний архитектурных методологий (Data Vault, Anchor Modelling). Также необходим серьезный опыт работы с MPP-системами и dbt.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложение соответствует рыночным ожиданиям для Senior Data Engineer в РФ, где опытные специалисты с навыками dbt и MPP-систем высоко ценятся. Указанный диапазон является стандартом для крупных технологических компаний и финтеха.
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-DWH / Lakehouse
#SeniorDataEngineer #DataEngineer #SQL #Python #Удалённо #РФ #FullTime
Требования:
3+ лет опыта в Data Engineering. Опыт полного ownership хранилища: от источников до пользовательских витрин. Сильный SQL и production Python. Production-опыт с dbt. Практический опыт Airflow / Dagster / Prefect. Глубокий опыт хотя бы с одной MPP / columnar системой: Trino, ClickHouse, Greenplum, Spark и др. Понимание Kimball, Data Vault и/или Anchor Modelling.
Локация:*📍*Удалённо. РФ, работа по времени МСК. Full-time.
Контакт для отклика: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Python
- dbt
- Airflow
- Dagster
- Prefect
- Trino
- ClickHouse
- Greenplum
- Apache Spark
- Data Vault
- Kimball
- Anchor Modeling
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектурных подходов, заявленных в вакансии.
В каких случаях вы бы предпочли Data Vault классической схеме Кимбалла, и как это влияет на масштабируемость хранилища?
Оценка навыков работы с dbt, который указан как обязательный стек.
Как вы организуете тестирование данных и CI/CD процессы при использовании dbt в production-среде?
Проверка опыта оптимизации производительности в MPP-системах.
Расскажите о самом сложном кейсе оптимизации запроса в ClickHouse или Greenplum: с какими проблемами столкнулись и как их решили?
Оценка навыков проектирования пайплайнов.
Как вы обеспечиваете идемпотентность и обработку ошибок в сложных DAG-ах в Airflow?
Проверка владения Python на уровне production.
Какие паттерны проектирования на Python вы чаще всего используете при разработке кастомных операторов или коннекторов для ETL-процессов?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
