- Страна
- Россия
Стажер инженер по данным
Оценка ИИОтличный старт для карьеры в крупной экосистеме. МТС предлагает понятные задачи, работу с современным стеком и реальную возможность профессионального роста для студентов.
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 ИИПозиция начального уровня, ориентированная на студентов. Основная сложность заключается в конкуренции среди кандидатов и необходимости продемонстрировать уверенные базовые знания SQL и Python.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля стажировок в Москве в компаниях уровня BigTech рыночная вилка обычно составляет от 40 000 до 70 000 рублей в месяц при частичной или полной занятости. Данная позиция соответствует рыночным ожиданиям для крупных технологических компаний.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Стажер инженер по данным / МТС
*🗺* Москва.
Обязанности:
- Работа с данными и ETL-процессами
- Работа с реляционными СУБД
- Использование Git в разработке
Требования:
- Студент 3-6 курса бакалавриата, специалитета или магистратуры
- Хорошее знание Python
- Уверенное знание SQL и умение работать с реляционной СУБД
- Понимание принципов работы с Git
*➡* Откликнуться
Вакансии │ Стажировки │ За рубежом │ Удалёнка │ БИГТЕХ │ Мероприятия │ По всему миру │ IT и DIGITAL
*🐣* Софи - первый ai ассистент для автооткликов и поиска работы.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- ETL
- Git
- Relational Databases
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых навыков написания запросов, необходимых для работы с данными.
Напишите SQL-запрос для поиска дубликатов в таблице и объясните разницу между WHERE и HAVING.
Оценка понимания структур данных в Python.
В чем разница между списком (list) и кортежем (tuple) в Python? В каких случаях лучше использовать каждый из них?
Проверка понимания основного рабочего процесса инженера данных.
Что такое ETL и какие этапы этого процесса вы считаете наиболее критичными для качества данных?
Оценка навыков командной разработки.
Как вы разрешаете конфликты слияния (merge conflicts) в Git?
Проверка аналитического мышления.
Представьте, что данные в хранилище начали загружаться с большой задержкой. С чего вы начнете поиск проблемы?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
