EPAM·Узбекистан·23 авг.
Senior Data DevOps Engineer (AWS, Databricks)
Ориентир по рынку≈ 4 200 – 4 700 $наша приблизительная оценка по 9 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисSeniorПолная занятостьАутсорс
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Правда, вакансия открыта уже давно.
2 из 4 в норме
Открыта долго: как понять до отклика, ищут ли ещё
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 9 похожих вакансиях DevOps / SRE уровня Senior.
Живость
Висит 60 дней. Источник её не снимает, но так долго открытые позиции бывают трудными для найма или набором в резерв.
- Зарплата не указана
Описание
Расписано подробно: обязанностей 15, требований 8. Картина ясна до первого созвона.
- Не сказано
- как оформят
Что требуют
ОбязательноAWSSparkPythonScalaSQLCI/CD
ПлюсомTerraform
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +14%, CI/CD +5%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней EPAM обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Вакансия на английскомПереведёт заголовок и описание вакансии на русский
Чем предстоит заниматься
In the area of Operational Excellence
Troubleshooting user issues related to Databricks (Spark) and suggesting optimizations for long-running or resource-intensive jobs
Guiding users on best practices of Databricks cluster management
Consult and help our diverse teams to develop, implement and maintain sustainable, high-performance, growth-ready data-processing and data integration systems
In the area of Delivering New Features
Implementing services that improve the CI/CD experience of users by emphasizing self-service
Working together with other teams in Customer’s Data Infrastructure to deliver services that serve as a backbone for Customer’s central datalake
In the area of Compliance & Security
Improving data access methods to provide bulletproof, secure and by default compliant self-service platform
In the area of Cost Savings
Guiding users and supporting them to find cost-effective setups while keeping high efficiency
Implementing observability solutions in Databricks to reduce slack costs
Driving users to adopt edge Databricks features like Photon and Graviton instances
Reviewing current infrastructure to find cost-saving opportunities
Analyzing, designing and developing solutions in an Agile team to support essential business needs for the platform search application
Наши требования
Proficient knowledge in working with distributed data processing frameworks like Apache Spark and a good understanding of relational database management systems
Strong hands-on production experience with Databricks
Practical knowledge of Python and Scala combined with SQL knowledge
Hands-on production experience in cloud technologies (AWS services like IAM, S3, Lambda, EC2)
Engineering craftsmanship with an expertise in software development processes focusing on testing, continuous integration/continuous delivery (CI/CD), monitoring and writing documentation
Advanced English skills
AWS Networking or Basics of Networking on AWS cloud
Hands-on experience with Terraform
Дополнительно
We are looking for a Senior Data DevOps
To join EPAM and contribute to a project for a large customer in the e-commerce/fashion industry
As a Senior Data DevOps in Data Platform, you will focus on maintaining and implementing new features to the data transformation architecture, which is the backbone of the Customer's analytical data platform
By constantly challenging the status quo, you will deliver high-performance data processing solutions that are efficient and reliable at scale