Ведущий инженер данных
Оценка ИИСильная позиция для опытного инженера с возможностью влиять на архитектуру. Известный бренд (STONE), четкий стек технологий и гибридный формат работы в Москве делают вакансию привлекательной.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует высокого уровня ответственности за всю архитектуру данных и production-контур. Необходимо не только писать код, но и заниматься стратегическим планированием, аудитом и внедрением стандартов разработки.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior/Lead Data Engineer в Москве рыночный диапазон составляет от 300 000 до 450 000 рублей. Вакансия предполагает высокий уровень ответственности, что обычно коррелирует с верхней границей рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
STONE
Ведущий инженер данных
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: гибрид (Москва)
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Владение и развитие всей data-архитектуры отдела
-Проектирование архитектуры пайплайнов, DWH, интеграций, мониторинга и CI/CD
-Построение и развитие системы Data Quality в отделе: автоматические проверки качества данных, мониторинг отклонений и предотвращение попадания некорректных данных в отчетность
-Самостоятельная разработка и оптимизация Airflow / Python / SQL / Spark процессов
-Аудит текущей архитектуры и подготовка вариантов ее развития или замены: стоимость, бюджет, риски, эффект и обоснование выбора
-Развитие отказоустойчивости и надежности production-контура
-Ответственность за техническое состояние production и решение сложных инцидентов
-Развитие стандартов разработки и инженерных практик
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-3+ лет в роли Middle/Senior Data Engineer
-Опыт самостоятельного проектирования и развития data-архитектуры
-Опыт работы с production-системами и ответственность за их работоспособность
-Опыт применения/внедрения AI-инструментов будет преимуществом
Контакты: Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Airflow
- Python
- SQL
- Spark
- DWH
- CI/CD
- Data Quality
- Data Architecture
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков проектирования масштабируемых систем.
Расскажите о самом сложном кейсе проектирования архитектуры DWH: с какими ограничениями вы столкнулись и как их обошли?
Оценка опыта работы с качеством данных, что критично для этой роли.
Как бы вы организовали систему Data Quality с нуля для крупного ритейл-проекта или девелопера?
Проверка умения работать с инцидентами в production.
Опишите ваш алгоритм действий при обнаружении критической ошибки в данных в production-контуре, которая уже попала в отчетность.
Оценка навыков оптимизации ресурсов.
Какие методы оптимизации Spark-задач вы применяли на практике для снижения стоимости владения инфраструктурой?
Проверка лидерских качеств и видения стандартов.
Какие инженерные практики (CI/CD, code review, документация) вы считаете обязательными для зрелой data-команды?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
