- Страна
- Грузия
Senior Data Software Engineer/ Databricks, Apache Spark, PySpark
Оценка ИИEPAM — это стабильный международный бренд с отличными возможностями для профессионального роста. Вакансия предлагает работу с современным стеком (Databricks, Spark) и четко определенные требования, что делает её привлекательной для опытных инженеров.
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 ИИРоль требует глубоких знаний Apache Spark и опыта работы в экосистеме Databricks на уровне Senior. Основная сложность заключается в необходимости сочетать навыки разработки качественного кода (unit testing) с оптимизацией высоконагруженных пайплайнов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для Senior Data Engineer в Грузии обычно варьируется от 4000 до 6000 USD после налогов. EPAM обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие рыночным медианам для региона.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Senior Data Software Engineer/ Databricks, Apache Spark, PySpark
EPAM Systems LLC
*📅* Deadline: 2026-10-23
*🗺* Georgia
*🗂* #Information_Technology #Full_Time
*📢* We are seeking a skilled Senior Data Software Engineer with strong expertise in PySpark, SQL, and unit testing to join our data engineering team. The ideal candidate will have hands-on experience with Apache Spark, preferably within the Databricks environment, and will be responsible for building scalable data pipelines, optimizing data workflows, and ensuring code quality through rigorous testing practices.
*🆔* 100094873
*👉* Facebook Group
*👉* Facebook Page
*👉* LinkedIn Page
*👉* Telegram: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Databricks
- Apache Spark
- PySpark
- SQL
- Unit Testing
- ETL
- Data Pipelines
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания внутренней архитектуры Spark для оптимизации производительности.
Можете ли вы объяснить разницу между Narrow и Wide transformations в Spark и как они влияют на производительность?
Оценка практического опыта работы с основной платформой, указанной в вакансии.
Какие специфические функции Databricks (например, Delta Lake, Photon или Unity Catalog) вы использовали для улучшения обработки данных?
В вакансии сделан акцент на качестве кода.
Как вы организуете процесс Unit-тестирования для PySpark приложений? Какие библиотеки используете?
Проверка навыков оптимизации запросов.
Как вы подходите к решению проблемы перекоса данных (data skew) при выполнении join-операций в Spark?
Оценка архитектурного мышления.
Опишите ваш опыт проектирования масштабируемых ETL-процессов: с какими основными узкими местами вы сталкивались и как их устраняли?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
