- Страна
- Сербия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior / Staff Data Engineer
Оценка ИИПривлекательная вакансия для опытных инженеров благодаря высокому уровню ответственности (Staff), современному стеку (AWS, Databricks) и гибкости в локации (удаленка из СНГ и Европы).
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена уровнем Senior/Staff, требующим не только глубоких технических знаний стека AWS и Spark, но и способности принимать архитектурные решения на уровне всей компании.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиций уровня Senior/Staff Data Engineer на международном рынке (Европа/СНГ) медиана составляет около $6,500 - $8,500 чистыми. Вакансия предполагает высокий уровень экспертизы, что обычно коррелирует с верхней границей рыночного диапазона.
Сопроводительное письмо
Меня заинтересовала вакансия Senior / Staff Data Engineer, так как мой опыт проектирования масштабируемых конвейеров данных и работы с облачной инфраструктурой AWS полностью соответствует вашим требованиям. Я обладаю глубокими знаниями SQL и Python, а также имею практический опыт работы с распределенной обработкой данных через Spark и Databricks, что позволяет мне создавать надежные и эффективные решения для аналитики.
На позиции Senior/Staff уровня я готов не только заниматься разработкой, но и принимать стратегические архитектурные решения, улучшать процессы CI/CD и наставничать в команде. Мой уровень английского позволяет свободно взаимодействовать с международными стейкхолдерами, а опыт работы в распределенных командах обеспечит быструю адаптацию к вашим процессам.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Отправьте свое резюме Катарине, чтобы занять ключевую позицию в разработке архитектуры данных!
Описание вакансии
Senior / Staff Data Engineer
#SeniorStaffDataEngineer #SeniorDataEngineer #StaffDataEngineer #DataEngineer #Senior #Удаленно #Европа #Сербия #Грузия #Армения #Казахстан
Требования:
Проектировать, создавать и поддерживать масштабируемые конвейеры обработки данных (пакетные и/или потоковые). Разрабатывать и оптимизировать модели данных для аналитики и отчетности.Обеспечивать качество данных посредством проверки, мониторинга и сверки.Работать с AWS-стеком (Glue, Redshift, Lambda и т. д.) для создания надежной инфраструктуры данных. Сотрудничать с аналитиками, специалистами по обработке данных и заинтересованными сторонами бизнеса для предоставления решений в области данных. Улучшать процессы CI/CD, тестирование и наблюдаемость конвейеров обработки данных. (На уровне специалиста) Принимать архитектурные решения и руководить межкомандными инициативами. Уверенный практический опыт создания конвейеров обработки данных и платформ данных. Глубокие знания SQL и моделирования данных. Опыт с распределенной обработкой данных (Spark / Databricks / аналогичные). Опыт с облачными платформами, предпочтительно AWS. Владение Python / Scala / Java. Английский язык B2-C1. Желательно: Опыт с Databricks. Знание инструментов бизнес-аналитики (например, Power BI). Опыт с крупномасштабными средами обработки данных. Понимание качества данных, управления данными и передовых методов работы.
Локация:📍Удалённо из Европы, Сербии, Грузии, Армении, Казахстана и др. Индийское стандартное время (IST) (UTC+5:30).
Контакт для отклика: Откликнуться + CV
Про карьеру, рост и ценность себя: @jobstobeloved
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Python
- Scala
- Java
- AWS
- AWS Glue
- Amazon Redshift
- AWS Lambda
- Apache Spark
- Databricks
- CI/CD
- Power BI
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта проектирования сложных систем и понимания ограничений инструментов.
Расскажите о самом сложном конвейере данных, который вы проектировали: с какими проблемами масштабируемости вы столкнулись и как их решили?
Оценка навыков оптимизации затрат и производительности в облаке.
Как вы оптимизируете производительность и стоимость запросов в AWS Redshift при работе с терабайтными объемами данных?
Проверка владения современными стандартами обработки данных.
В каких случаях вы предпочтете использование Delta Lake на базе Databricks вместо классического хранилища данных?
Оценка понимания жизненного цикла разработки и надежности систем.
Как вы организуете мониторинг качества данных и наблюдаемость (observability) в потоковых конвейерах?
Проверка лидерских качеств и архитектурного мышления.
Опишите ситуацию, когда вам нужно было внедрить межкомандную инициативу по изменению модели данных. Как вы убеждали стейкхолдеров?
Похожие вакансии
Data Scientist (Senior)
Data инженер (Senior)
Data Analyst / Data Scientist (Fintech / Payments)
ML разработчик (Senior)
MLOps Engineer
Инженер Mlops (Senior)
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!
- Страна
- Сербия