Вакансии инженера данных без опыта работы

Смотреть вакансии
Data engineer (Spark)
Это человек, который отвечает за сбор и обработку больших данных с помощью Apache Spark. Начинающий специалист настраивает системы, чтобы данные быстро и правильно обрабатывались, помогая компаниям принимать решения на основе анализа. Работа сочетает программирование и оптимизацию процессов в больших данных.
75 000 ₽
Средняя зарплата начинающего специалиста

Актуальные
вакансии

Junior Data Engineer (Spark)
от 70 000 ₽
Работа с большими данными, подготовка и очистка данных, поддержка процессов на Spark. Требуется базовое знание технологий и умение работать в команде
Удаленно
Начинающий Data Engineer Spark
от 68 000 ₽
Сбор и обработка данных, создание ETL-процессов на Spark, анализ и оптимизация данных. Важна внимательность и желание развиваться
Удаленно
Младший специалист по данным Spark
от 72 000 ₽
Участие в разработке и поддержке систем обработки данных, работа с Spark, настройка и тестирование решений. Требуется базовый опыт или обучение
Удаленно
Стажер Data Engineer (Spark)
от 65 000 ₽
Помощь в подготовке данных, написание скриптов на Spark, поддержка работы данных, изучение технологий и выполнение простых задач под руководством
Удаленно
Еще вакансии

Задачи в
начале работы

Изучить архитектуру Spark.
Настроить локальное окружение.
Запустить примерный Spark-процесс.
Написать простую трансформацию данных.
Провести базовое тестирование кода.

Как устроиться
без опыта

Соберите учебные кейсы
Создайте простые проекты с использованием Spark, чтобы показать свои навыки
Сделайте портфолио
Соберите проекты в одном месте: GitHub или личный сайт
Подготовьте резюме
Опишите свои проекты и знания коротко и ясно, без лишних слов
Отрепетируйте тесты и интервью
Практикуйтесь на заданиях по Spark и отвечайте на вопросы уверенно
Посмотреть вакансии

Вопросы
на интервью

Эти вопросы помогут оценить знания и опыт на позицию "Data engineer (Spark)". Ознакомьтесь с ними, чтобы быть готовыми к интервью.
Работодатель
Что такое Apache Spark?
Соискатель
Apache Spark — это платформа для обработки больших данных с высокой скоростью и масштабируемостью
Работодатель
Какие основные компоненты Spark?
Соискатель
Spark включает ядро, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib и GraphX
Работодатель
Чем отличается RDD от DataFrame в Spark?
Соискатель
RDD — это низкоуровневая коллекция, DataFrame — таблица с именованными колонками и оптимизациями
Работодатель
Как оптимизировать производительность Spark-приложения?
Соискатель
Использовать кеширование, правильное разбиение данных и избегать широких операций shuffle

Карьерный
рост

Сколько зарабатывает Data engineer (Spark)
60 000 - 90 000 ₽
Без опыта
90 000 - 140 000 ₽
Опыт 1–2 года
140 000 - 220 000 ₽
Опыт от 3 лет
Смотреть вакансии

Другие вакансии
без опыта

Cloud engineer (Azure)
Data engineer
Junior AI-разработчик с Python
Frontend разработчик (1C)
Все вакансии
Частые вопросы
Какие основные навыки необходимы для работы Data engineer (Spark)?
Для работы необходимы знания Apache Spark, опыт работы с большими данными, понимание SQL и навыки программирования на Scala или Python; также важно уметь работать с системами хранения данных и потоковой обработкой.--
Сколько опыта работы требуется для начинающих Data engineer (Spark)?
Для начального уровня обычно требуется от 1 до 3 лет опыта работы с обработкой данных и базовые знания Spark; наличие проектов или стажировок также приветствуется.--
Какие инструменты обычно используют Data engineer (Spark) в работе?
Основные инструменты — Apache Spark, Hadoop, Kafka, базы данных SQL и NoSQL, а также системы контейнеризации и оркестрации, например, Docker и Kubernetes.--
Какие перспективы карьерного роста у Data engineer (Spark)?
С ростом опыта можно перейти на позиции старшего инженера, архитектора данных или инженера по машинному обучению; также возможен переход в управление проектами или аналитическую работу.--
Готов стать Data Engineer?
Начни карьеру Data Engineer с актуальных вакансий по Spark на Kadrout.
Смотреть вакансии
Вакансии
Разработка
Data engineer (Spark)