1) Короткий ответ

Я Data Engineer с опытом построения и оптимизации масштабируемых ETL-процессов и инфраструктуры данных для обработки больших объемов информации, что позволяет обеспечивать надежность и доступность данных для аналитики и ML-моделей.

2) Что знаю и с чем работал (краткий перечень):

• Инфраструктура: AWS (S3, Redshift, Glue, EMR), Apache Airflow, Docker, Kubernetes.

• Обработка данных: PySpark, Pandas, SQL (оконные функции, оптимизация запросов).

• Языки: Python (основной), SQL, Scala.

• Прочее: DWH (Redshift, BigQuery), Data Lake, дата-контракты (Data Contracts), Git.

3) Как я решаю задачи (3 ключевые идеи + пример):

1. Автоматизация и надежность: Ставлю во главу угла автоматизацию пайплайнов (например, в Airflow) и их отказоустойчивость (retry, мониторинг, алертинг).

2. Масштабируемость: Проектирую системы, готовые к росту объема данных в 5-10 раз, используя распределенные вычисления (Spark) и облачные хранилища (S3).

3. Качество данных: Внедряю проверки данных на этапах ETL (Data Quality checks) и практики Data Contracts для предотвращения поломок пайплайнов из-за «грязных» данных.

Пример: Разработал ETL-пайплайн на PySpark и Airflow, который ежедневно обрабатывал 2 ТБ сырых логов, преобразовывал их в структурированные паркет-файлы и загружал в витрины данных. Это сократило время формирования отчетов для аналитиков с 4 часов до 15 минут.

4) Пример кода (минимальный фрагмент ETL на PySpark):

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, to_date

# Инициализация
spark = SparkSession.builder.appName("HH_DE_Example").getOrCreate()

# Extract: Чтение сырых данных из S3
raw_df = spark.read.json("s3a://bucket/raw_events/")

# Transform: Фильтрация и агрегация
processed_df = (raw_df
               .filter(col("event_date") == "2023-10-25")
               .groupBy("user_id", to_date("event_timestamp").alias("date"))
               .count()
              )

# Load: Запись результата в витрину (Parquet)
processed_df.write.mode("overwrite").parquet("s3a://bucket/data_mart/daily_user_activity/")

5) Follow-up (вопросы интервьюеров + короткие ответы):

• С какими самыми большими проблемами по качеству данных вы сталкивались?

  • Ответ: Несогласованные схемы источников, дубликаты записей.

• Как вы выбирали между Redshift и BigQuery для своего DWH?

  • Ответ: Redshift для сложной трансформации, BigQuery для скорости анализа.

6) Практический совет (2 шага на неделю):

1. Проанализируйте один пайплайн: Возьмите любой свой или открытый ETL-процесс (например, на GitHub) и задокументируйте его слабые места (отсутствие проверок данных, хардкод конфигов).

2. Напишите тест: Реализуйте один Data Quality test на Python/PySpark (проверка на NOT NULL по ключевому полю) для своего набора данных.