Data Engineer

РЕЗУЛЬТАТ

• 
  Корректная подготовка, валидация и первичная интеграция данных для аналитиков/бизнеса
• 
  Надежные, оптимизированные пайплайны и инфраструктура для быстрой обработки и выгрузки данных в хранилища, BI и DS
• 
  Масштабируемая архитектура, улучшение показателей доступности, качества и скорости данных для принятия бизнес-решений

• 
  Загрузка и очистка данных
• 
  Поддержка ETL/ELT
• 
  Документирование
• 
  Тестирование
• 
  Написание SQL/Python-скриптов

• 
  0–2 года
• 
  Pet/data проекты
• 
  Cтажировки
• 
  Обработка таблиц
• 
  Первая помощь в внедрении пайплайнов

• 
  Python, SQL
• 
  Основы Bash
• 
  Опыт работы с СУБД
• 
  ETL инструменты (Airflow/Talend/до уровня junior)
• 
  Опыт базовой визуализации
• 
  Базовые облачные сервисы

• 
  Аналитическое мышление
• 
  Внимательность
• 
  Обучаемость
• 
  Дисциплина
• 
  Самоорганизация
• 
  Ответственность
• 
  Командность
• 
  Стрессоустойчивость

• 
  Опыт участия в проектах с данными

  Опыт работы с данными и пайплайнами.
  
  Вопрос
  «В каких проектах по обработке данных участвовали, какой был результат?»
  
  Ответ
  Работал над учебным проектом по обработке клиентских заказов: писал скрипты для преобразования и загрузки данных. Настроил ETL‑процесс — результатом стала автоматизированная выгрузка таблиц из CSV в PostgreSQL.
• 
  Python и SQL

  Решаемые задачи с помощью инструментов.
  
  Вопрос
  «Приведите примеры задач, решённых с помощью Python и SQL.»
  
  Ответ
  На Python писал скрипты для фильтрации и очистки логов, агрегации данных по датам и выгрузки отчётов в Excel. В SQL создавал запросы для анализа продаж: JOIN таблиц заказов и клиентов, агрегирование по месяцам и регионам.
• 
  Понимание процессов ETL/ELT

  Знания циклов загрузки данных.
  
  Вопрос
  «Опишите цикл загрузки данных в базу.»
  
  Ответ
  Данные извлекались из источника, проходили очистку и валидацию, затем проводились трансформации (например, конвертация дат, создание новых атрибутов). На этапе загрузки писались INSERT/UPDATE в PostgreSQL.
• 
  Владение базами данных и облаком

  Навыки работы с СУБД и сервисами.
  
  Вопрос
  «С какими СУБД и облачными сервисами работали?»
  
  Ответ
  Работал с PostgreSQL, MySQL, пробовал ClickHouse для аналитики. В облаке запускал базы в AWS и GCP, создавал тестовые инстансы, проверял подключение и доступ.
• 
  Документирование и тестирование

  Привычки кодирования.
  
  Вопрос
  «Как документируете код и тестируете скрипты?»
  
  Ответ
  Добавляю комментарии к скриптам, делаю README с описанием шагов запуска, пишу инструкции. Для проверки использую unit‑тесты или ручные сверки выгрузок.
• 
  ETL/ELT инструменты

  Знание ETL‑систем.
  
  Вопрос
  «Какие инструменты ETL знаете?»
  
  Ответ
  Пробовал работать с Airflow — настраивал DAG для ежедневной загрузки данных. Есть опыт запуска пайплайнов в Talend для интеграции Excel‑таблиц в СУБД.
• 
  Внимательность к качеству данных

  Проверка корректности информации.
  
  Вопрос
  «Как проверяли корректность выгрузки?»
  
  Ответ
  Делал контрольные срезы и проверку агрегатов, сравнивал суммы и количества с исходным файлом. Проверял типы данных и целостность ключей.
• 
  Обучаемость/мотивация

  Активное развитие.
  
  Вопрос
  «Какие технологии изучали за год?»
  
  Ответ
  Прошёл курс по SQL и BI (Power BI), сделал pet‑проект с выгрузкой данных из API и визуализацией в Dashboard. Изучал облачные сервисы (AWS RDS).
• 
  Согласие с условиями, гибкость

  Формат работы и ожидания.
  
  Вопрос
  «Какой формат работы и зарплата подходят?»
  
  Ответ
  Меня устраивает junior‑вилка по рынку, готов работать в удалённом или гибридном формате. Главное — развитие в области Data/ETL.
• 
  Командное взаимодействие/soft skills

  Коммуникация внутри команды.
  
  Вопрос
  «Как выстраивали коммуникацию при решении задач?»
  
  Ответ
  Обсуждал задачи в Slack/Telegram, уточнял требования у тимлида. Принимал обратную связь после ревью, вносил правки и предлагал доработки.

• 
  Проектирование и внедрение дата-конвейеров
• 
  Оптимизация pipeline
• 
  Автоматизация ETL/ELT
• 
  Интеграция новых источников
• 
  Контроль и оптимизация хранилищ

• 
  2–5 лет
• 
  Самостоятельная разработка конвейеров
• 
  Опыт внедрения и оптимизации production pipeline
• 
  Интеграция BI/DWH/ML систем

• 
  Python/Scala
• 
  Опыт с облачными платформами (AWS/GCP/Yandex)
• 
  Продвинутый SQL, Spark/Hadoop, Kafka, DevOps/Bash
• 
  Автоматизация ETL, DWH, BI-интеграция

• 
  Кросс-командная коммуникация
• 
  Критичность
• 
  Самостоятельность
• 
  Системное мышление
• 
  Инициативность
• 
  Time management
• 
  Настойчивость

• 
  Опыт самостоятельной реализации пайплайнов

  Опыт продакшн ETL/ELT.
  
  Вопрос
  «Опишите ваш успешный production-пайплайн данных.»
  
  Ответ
  Построил ETL-процесс на Airflow для загрузки логов из Kafka в DWH (BigQuery). Автоматизировал очистку данных (deduplication, валидация форматов) и трансформации с последующей выгрузкой в BI. Это позволило сократить ручные выгрузки на 90% и ускорило аналитику на 40%.
• 
  Python/Scala, SQL, опыт оптимизации

  Примеры оптимизации.
  
  Вопрос
  «Какие задачи автоматизировали с помощью этих языков?»
  
  Ответ
  На Python писал парсеры API и скрипты для batch‑обработки. В Scala реализовывал Spark‑job с партиционированием таблиц. SQL-запросы оптимизировал индексацией и CTE. Агрегации по миллионам строк ускорил с 20 мин до 2 мин.
• 
  Big Data/кластерные системы

  Опыт распределённых вычислений.
  
  Вопрос
  "С чем работали — Spark, Hadoop, Kafka? Для каких задач?"
  
  Ответ
  Работал со Spark для batch и streaming задач: обработка транзакций в реальном времени. С Kafka интегрировал логи и стриминговые данные, что обеспечило обработку 50k событий/сек. Hadoop использовал для хранения исторических данных.
  
  
• 
  Интеграция BI/аналитики

  Выгрузка в BI-инструменты.
  
  Вопрос
  «В какие BI-системы грузили/обрабатывали данные?»
  
  Ответ
  Данные загружал в Power BI, Tableau и Looker — создавал дашборды для аналитиков. Пример: отчёт по retention и LTV, рассчитанный через SQL и выгруженный в Power BI.
• 
  Автоматизация и DevOps

  Навыки CI/CD для data-процессов.
  
  Вопрос
  «Как автоматизировали деплой или мониторинг data pipeline?»
  
  Ответ
  Использовал Airflow DAGs для автоматического запуска задач. Настраивал CI/CD в GitLab с автотестами пайплайнов. Для мониторинга применял Prometheus + Grafana: алерты по SLA задержки данных.
• 
  Реальный опыт с DWH/облачными платформами

  Опыт с корпоративными хранилищами.
  
  Вопрос
  «С каким хранилищем работали — BigQuery, Redshift, Yandex DataLens, Snowflake?»
  
  Ответ
  Работал с BigQuery — интеграция по API и через Airflow. Использовал Redshift для аналитики по рекламным данным. Частично интегрировал DataLens для BI-отчётов на российском рынке.
• 
   Качество и контроль данных

  Поддержание корректности информации.
  
  Вопрос
  «Как решали проблемы с пропущенными/битым данными?»
  
  Ответ
  Ввёл системы контроля: проверка полноты загрузки, контроль сумм по колонкам, алерты через Slack. Автоматически отбрасывал битые строки в quarantine‑таблицу.
• 
  Командная работа/менторство

  Опыт передачи знаний.
  
  Вопрос
  «Как помогали младшим/какие best practices внедряли?»
  
  Ответ
  Проводил code review ETL‑скриптов, внедрил гайд по стилю SQL и Python. Наставлял junior‑разработчиков, обучал их работе в Airflow и CI/CD.
• 
  KPI, релизная готовность/гибкость

  Умение работать по срокам.
  
  Вопрос
  «Как решали задачи с ограниченным дедлайном?»
  
  Ответ
  Работал по Agile: разбивал задачу на sprint deliverables. При недостатке ресурсов договаривался о scope reduction. Всегда информировал стейкхолдеров о рисках. В 95% случаев релизы проходили в срок.
• 
  Карьерная мотивация и soft skills

  Цели развития.
  
  Вопрос
  «Какие задачи/рост интересен в будущем?»
  
  Ответ
  Хочу расти в сторону Senior Data Architect: проектировать распределённые системы, внедрять новые стеки данных (Snowflake, Databricks). Также интересна роль тимлида и развитие команды.

• 
  Архитектура data-стека
• 
  Проектирование стратегических решений
• 
  Стандартизация процессов
• 
  Управление командой и релизами
• 
  Масштабирование data-инфраструктуры

• 
  5–10 лет
• 
  Архитектура и внедрение крупных data-платформ
• 
  Управление командой инженеров
• 
  Опыт построения дата-стека с нуля
• 
  ML/analytics производство

• 
  Архитектура data-инфраструктур
• 
  Spark/Databricks/EMR, CI/CD data pipeline
• 
  Инструменты контроля качества данных
• 
  BI/DWH/ML/AI
• 
  Опыт бюджетирования инфраструктуры

• 
  Лидерство
• 
  Стратегичность
• 
  Гибкость
• 
  Развитые навыки коммуникации
• 
  Наставничество
• 
  Презентация и внедрение новых решений
• 
  Готовность к инновациям

• 
  Архитектура и стратегия data-стека

  Опыт проектирования систем данных.
  
  Вопрос
  «Как проектировали архитектуру платформы?»
  
  Ответ
  Разрабатывал архитектуру от сбора событий из Kafka до оркестрации пайплайнов в Airflow и интеграции с BI/ML. Реализовывал многоуровневую структуру: staging → DWH → marts, с единым API для аналитиков и DS-команд.
• 
  Лидерство и управление

  Руководство и развитие команды.
  
  Вопрос
  «Как выстраивали и развивали команду?»
  
  Ответ
  Руководил группой из 8 data-инженеров, регламентировал процессы код-ревью, CI/CD, документирования. Внедрил практику парного программирования и обучение новым инструментам, за год выросли 3 middle до senior уровня.
• 
  Экспертиза в Big Data/облаках

  Навыки работы с кластерами и облаками.
  
  Вопрос
  «Какие объёмы данных и кластеры обрабатывали, какие облака внедряли?»
  
  Ответ
  Управлял Spark и Hadoop-кластером с объёмом до 20 ТБ/день. Внедрял гибридную архитектуру AWS S3 + Redshift и GCP BigQuery для аналитики. Опыт работы с Яндекс. Cloud (Managed PostgreSQL, DataLens).
• 
  Контроль релизов и качество

  Стабильность систем и пайплайнов.
  
  Вопрос
  «Как обеспечиваете стабильность и качество пайплайнов?»
  
  Ответ
  Внедрял автоматические интеграционные тесты, системы мониторинга (Prometheus + Grafana + Slack алерты). Для критических пайплайнов использовал стратегию rollback и blue-green деплой.
• 
  Интеграция с BI, ML/DS

  Взаимодействие с аналитикой и Data Science.
  
  Вопрос
  «Как помогали аналитикам/DS/BI командам?»
  
  Ответ
  Создавал универсальный слой данных «data mart» для BI. Для DS-команды готовил кастомные выборки и скоринговые данные, согласовывал API и интерфейсы доступа. Это ускорило эксперименты DS на 30%.
• 
  Автоматизация процессов и инновации

  Внедрение новых инструментов.
  
  Вопрос
  «Какие процессы автоматизировали или внедряли впервые?»
  
  Ответ
  Перевёл пайплайны на Airflow, внедрил dbt для трансформаций. Настроил CI/CD GitLab для автоматических деплоев ETL. Впервые внедрил data-catalog для метаданных и lineage.
• 
  Безопасность и DQ (Data Quality)

  Обеспечение защиты и качества данных.
  
  Вопрос
  «Как обеспечивали безопасность и целостность данных?»
  
  Ответ
  Реализовал многоуровневые права доступа (RBAC), сегментацию по ролям. Настроил алерты на критические сбои, автоматические проверки консистентности (row count, hash-сверки).
• 
  Кризис-менеджмент и принятие решений

  Опыт работы с инцидентами.
  
  Вопрос
  «Как действовали при крупных сбоях или критических ошибках?»
  
  Ответ
  При падении кластера Spark на проде развернул резервный кластер в AWS, перенаправил джобы. Организовал war room и post-mortem, где определили bottleneck. В результате внедрили систему ежедневного DRP-тестирования.
• 
  Финансовая и бизнес-коммуникация

  Навыки защиты бюджета и value.
  
  Вопрос
  «Как обосновывали бюджетирование и value data-инфраструктуры?»
  
  Ответ
  Считал TCO и ROI проектов. Например, внедрение BigQuery позволило сократить расходы на поддержание on-prem серверов на 25%, ускорив аналитику в 3 раза. Презентовал выгоды на совете директоров.
• 
  Согласие с условиями и мотивация

  Предпочтения по формату работы.
  
  Вопрос
  «Какие условия, зона ответственности и мотивация предпочтительны?»
  
  Ответ
  Готов к релокации и полной ответственности за стратегию data-инфраструктуры. Хочу работать над крупными задачами: масштабирование data‑стека в enterprise, KPI — SLA по доступности, скорость аналитики и сокращение издержек.