1) Короткий ответ

На последнем месте работы в [Название компании/проекта] я занимал позицию Data Engineer в команте аналитики данных, где отвечал за построение и оптимизацию ETL-пайплайнов и поддержку хранилища данных.

2) Ключевые обязанности и достижения:

* Разработка и поддержка 15+ ETL/ELT-пайплайнов на Apache Airflow

* Миграция устаревших процессов с Oracle на облачный стек (Snowflake + dbt)

* Оптимизация стоимости инфраструктуры: снижение расходов на 25% через right-sizing кластеров и кэширование

* Внедрение мониторинга качества данных (Great Expectations) — сокращение инцидентов на 40%

3) Технологический стэк проекта:

* Хранилище: Snowflake, Amazon S3

* Обработка: dbt, PySpark, SQL

* Оркестрация: Apache Airflow

* Инфраструктура: AWS (EC2, S3, IAM), Docker

* Мониторинг: Grafana, собственная метрика качества данных

4) Пример реализованного пайплайна:

```python

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

@task

def extract_raw_sales():

return spark.read.json("s3://raw/sales/")

@task

def transform_sales_data(df):

# Очистка и обогащение данных

return (df

.filter("amount > 0")

.withColumn("margin", col("revenue") - col("cost"))

)

@task

def load_to_dwh(df):

(df.write

.format("snowflake")

.option("dbtable", "sales_fact")

.mode("append")

.save())

raw_data = extract_raw_sales()

transformed = transform_sales_data(raw_data)

load_to_dwh(transformed)

```

5) Ключевые метрики воздействия:

* Ускорение формирования ключевых отчетов с 4 часов до 20 минут

* Снижение времени разработки новых ETL на 30% через стандартизацию шаблонов

* Обеспечение 99.95% доступности данных для бизнес-пользователей

6) Причины перехода:

* Стремление к работе с более современной data-инфраструктурой

* Интерес к построению data-платформ с нуля

* Возможность профессионального роста в области streaming-аналитики

7) Follow-up вопросы:

* С какими основными вызовами столкнулись на проекте?

* Ответ: Интеграция legacy-систем, согласование моделей данных между командами

* Какой вклад внесли в архитектуру данных?

* Ответ: Внедрение слоистой архитектуры (raw → clean → business) и стандартов качества

Практический бонус:

* Что я принесу новой команде: Опыт оптимизации полного цикла работы с данными + практики обеспечения надежности пайплайнов

* Готов обсудить: Детали архитектуры, метрики производительности, подходы к решению сложных проблем