Software Engineer in Test
Оценка ИИИнтересная роль для опытных QA-инженеров, специализирующихся на Big Data и ETL. Удаленный формат работы в ЕС является значительным преимуществом, хотя отсутствие указанной 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 глубокой экспертизы в тестировании данных (ETL, Spark) и солидным стажем от 5 лет. Также необходимы навыки программирования на нескольких языках, что сужает круг подходящих кандидатов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ странах ЕС для специалистов уровня Senior SDET в области Data Engineering рыночные зарплаты обычно находятся в диапазоне 65,000–90,000 евро в год. Данная позиция требует узкой специализации, что может позволить претендовать на верхнюю границу рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Software Engineer in Test
Местоположение: ЕС
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 12.10.2026
Требования:
• Опыт тестирования ПО от 5 лет с сильной экспертизой в тестировании данных
• Опыт тестирования корпоративных решений и сложных платформ данных
• Опыт с Databricks или Spark / PySpark и тестированием ETL/data pipeline
• Сильные навыки программирования/скриптинга на Python, C# и/или TypeScript
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в @jtbl_vacancy
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- C#
- TypeScript
- Databricks
- Apache Spark
- PySpark
- ETL
- Data Testing
- Data Pipelines
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с инструментами обработки данных.
Расскажите о вашем опыте тестирования ETL-процессов с использованием PySpark или Databricks. С какими основными проблемами вы сталкивались?
Оценка навыков автоматизации и выбора инструментов.
Какой стек технологий вы бы выбрали для автоматизации тестирования качества данных (Data Quality) в крупном корпоративном проекте и почему?
Проверка понимания специфики тестирования данных.
Как вы организуете процесс валидации данных при миграции больших объемов информации между различными хранилищами?
Оценка навыков программирования.
На каком из языков (Python, C#, TypeScript) вы чувствуете себя наиболее уверенно и как применяли его для создания тестовых фреймворков?
Проверка умения работать со сложными системами.
Опишите ваш подход к тестированию производительности и масштабируемости пайплайнов данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
