- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Стажер Data Engineer в Аналитику для сервиса Заявки Телеком данных [Big Data, МТС Веб Сервисы]
Оценка ИИОтличный старт для карьеры в Big Data в одной из крупнейших экосистем России. Программа стажировки в МТС известна качественным менторством и возможностью работы с реальными высоконагруженными системами.
Сложность вакансии
Оценка ИИЭто позиция для стажеров, поэтому требования к опыту минимальны. Основная сложность заключается в необходимости уверенного владения SQL и Python, а также готовности быстро освоить PySpark для работы с большими данными.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для стажеров в МТС обычно соответствует рыночному уровню для крупных технологических компаний в Москве. Хотя точная сумма не указана, стажировки в Big Data оплачиваются выше среднего по рынку стажировок.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в МТС уже сейчас
Начни свою карьеру в Big Data МТС — откликайся на вакансию стажера прямо сейчас!
Описание вакансии
Стажер Data Engineer в Аналитику для сервиса Заявки Телеком данных [Big Data, МТС Веб Сервисы]
Москва
Компания: МТС
*🔹*Чем предстоит заниматься
-Выгружать и обрабатывать гео- и телеком-данные (трафик, локации нахождения абонентов);
-Разрабатывать простые ETL-процессы;
-Выполнять ad-hoc-задачи на PySpark;
-Создавать сегменты пользователей;
-Готовить отчётность и обрабатывать табличные данные на PySpark
*🔹*Что мы ожидаем
-Студенты 3 - 6 курсов бакалавриата, специалитета или магистратуры;
-Уверенное базовое знание Python;
-Уверенное знание SQL;
-Будет плюсом: знание распределенных вычислений, PySpark
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- PySpark
- ETL
- Big Data
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых навыков манипуляции данными, необходимых для ETL.
Как объединить два датафрейма в Pandas или PySpark и в чем разница между типами join (left, inner, full)?
SQL является критически важным навыком для этой роли.
Напишите SQL-запрос, который находит топ-3 локации по количеству уникальных абонентов за последний месяц.
Проверка понимания специфики Big Data.
Что такое ленивые вычисления (lazy evaluation) в Spark и почему они важны?
Оценка алгоритмической подготовки.
Как в Python проверить, является ли одна строка анаграммой другой? Предложите наиболее эффективный способ.
Проверка понимания бизнес-контекста вакансии.
