1) Короткий ответ

Я Data Engineer с опытом построения масштабируемых data-платформ и ETL-пайплайнов, специализируюсь на облачных технологиях и оптимизации процессов работы с данными.

2) Ключевые направления экспертизы:

* Проектирование и реализация ETL/ELT процессов

* Построение хранилищ данных и дата-платформ

* Оптимизация производительности и стоимости data-стэка

* Внедрение практик Data Quality и Data Governance

3) Технологический стэк:

* Обработка: PySpark, SQL, Python (Pandas, Dask)

* Облака: AWS (S3, Glue, EMR, Redshift), GCP (BigQuery)

* Оркестрация: Apache Airflow, Prefect

* Хранилища: Snowflake, PostgreSQL, Delta Lake

* Инфраструктура: Docker, Kubernetes, Terraform

4) Пример реализованного решения:

```python

# Production DAG для обновления витрины данных

with DAG('customer_analytics', schedule_interval='@daily'):

@task

def extract_customer_data():

return spark.read.format("delta").load("s3://raw/customers")

@task

def transform_data(df):

return (df

.filter("is_active = true")

.groupBy("region")

.agg(f.sum("lifetime_value").alias("total_ltv"))

)

@task

def load_to_dwh(df):

df.write.mode("overwrite").saveAsTable("analytics.customer_ltv_by_region")

raw_data = extract_customer_data()

transformed_data = transform_data(raw_data)

load_to_dwh(transformed_data)

```

5) Ключевые достижения:

* Миграция 20+ ETL-процессов на облачную платформу — сокращение времени выполнения на 35%

* Реализация Data Quality Framework — снижение инцидентов с качеством данных на 60%

* Оптимизация стоимости хранения и обработки — экономия $15к/мес

6) Методология работы:

* Data-as-a-Product подход

* Автоматизация тестирования и развертывания

* Документирование и стандартизация процессов

7) Что могу принести в команду:

1. Быстрый анализ и оптимизация текущих ETL-процессов

2. Внедрение современных практик работы с данными (Data Contracts, DQ мониторинг)

Follow-up вопросы:

* Какой подход к управлению схемами данных вы используете?

* Ответ: Schema Registry, dbt-тесты, миграции через Flyway

* Как обеспечиваете надежность пайплайнов?

* Ответ: Идемпотентность, retry policies, мониторинг метрик