- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Стажер Data Engineer в Аналитика Datagovernance [Big Data, МТС Веб Сервисы]
Оценка ИИОтличная возможность для старта карьеры в крупной технологической компании с современным стеком (Hadoop, Spark, Airflow). Гибридный формат работы в Москве удобен для студентов старших курсов.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция ориентирована на студентов, поэтому требования к опыту минимальны. Основная сложность заключается в необходимости уверенного владения Python и SQL, а также готовности быстро освоить инструменты Big Data стека.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля стажировок в области Data Engineering в Москве рыночный диапазон обычно составляет от 40 000 до 70 000 рублей в месяц в зависимости от количества рабочих часов. МТС предлагает конкурентные условия для начинающих специалистов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в МТС уже сейчас
Станьте частью команды Big Data МТС и начните карьеру в Data Engineering на реальных проектах!
Описание вакансии
Стажер Data Engineer в Аналитика Datagovernance [Big Data, МТС Веб Сервисы]
Москва
Компания: МТС
*🔹*Чем предстоит заниматься
-Разрабатывать ETL-процедуры для сервисов datagov с использованием python, pyspark, hadoop, airflow;
-Собирать данные из разных реляционных и нереляционных источников;
-Создавать наполнять витрины в hive/postgres/clickhouse/greenplum
*🔹*Что мы ожидаем
-Студенты 3 - 6 курсов бакалавриата, специалитета или магистратуры;
-Хорошее знание Python;
-Уверенное знание SQL и умение работать с реляционной СУБД
-Будет плюсом: опыт использования с фреймворками обработки данных типа pandas/polars/spark и подобными
IT Jobs в Telegram | в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- ETL
- PySpark
- Hadoop
- Airflow
- Hive
- PostgreSQL
- ClickHouse
- Greenplum
- Pandas
- Polars
- Apache Spark
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых навыков программирования, необходимых для написания ETL-скриптов.
Расскажите о различиях между списками и кортежами в Python. В каких случаях лучше использовать каждый из этих типов данных?
SQL является фундаментальным навыком для Data Engineer.
В чем разница между операторами JOIN и UNION? Можете ли вы объяснить разницу между LEFT JOIN и INNER JOIN?
Понимание принципов работы с большими данными.
Что такое ETL и какие основные этапы включает в себя этот процесс при переносе данных из одного источника в другой?
Проверка знакомства с инструментами, указанными в вакансии.
Слышали ли вы о Apache Airflow? Как вы думаете, для каких задач он используется в инженерии данных?
Оценка аналитического мышления.
Представьте, что данные в источнике изменились. Как бы вы организовали процесс обновления этих данных в целевой витрине (например, в ClickHouse)?
Похожие вакансии
Дата инженер (ученик)
Стажер data science (ИИ в агростраховании)
Стажёр в центр развития MLOps
Стажер (AI Агенты) / Data Science
Стажер/антифрод-аналитик
Стажёр — Data Science в команду Antifraud Авито
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!