1) Короткий ответ

Я Data Engineer с 3+ годами опыта, специализируюсь на построении отказоустойчивых ETL/ELT пайплайнов и оптимизации хранилищ данных. Мой опыт охватывает полный цикл — от проектирования архитектуры до мониторинга продакшен-систем.

2) Ключевые технологии и компетенции:

* Обработка данных: PySpark, Pandas, Dask, SQL (оконные функции, оптимизация)

* Оркестрация: Apache Airflow, Prefect, Dagster

* Хранилища: Snowflake, BigQuery, Redshift, PostgreSQL

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

* Инфраструктура: Docker, Kubernetes, Terraform

* Качество данных: Great Expectations, DBT, Data Contracts

3) Ключевые достижения (3 проекта + метрики):

1. Миграция устаревшего ETL на облачную платформу: Перевел 15+ пайплайнов с Oracle на Snowflake + Airflow, сократив время выполнения на 40% и затраты на 25%.

2. Реализация streaming-пайплайна: Построил near real-time пайплайн на Kafka + Spark Streaming для обработки 10K+ событий/мин, уменьшив задержку данных с часов до минут.

3. Оптимизация DWH: Провел редизайн витрин данных через нормализацию и партиционирование, ускорив ключевые отчеты на 60% и сократив стоимость хранения на 35%.

4) Пример архитектурного решения:

```python

# Production DAG для ежедневного ETL

with DAG('customer_360', schedule='@daily'):

@task

def extract_raw_data():

return spark.read.parquet("s3://raw/customers")

@task

def validate_data(df):

# Проверка качества через Great Expectations

return ge.validate(df)

@task

def load_to_dwh(df):

df.write.mode("overwrite").saveAsTable("prod.customer_360")

raw_data = extract_raw_data()

validated_data = validate_data(raw_data)

load_to_dwh(validated_data)

```

5) Методология работы:

* Data Mesh подход с доменными данными владельцами

* CI/CD для пайплайнов через GitLab + Terraform

* Мониторинг через Datadog + кастомные дашборды

6) Follow-up вопросы:

* Как вы обеспечиваете согласованность данных в распределенных системах?

* Ответ: Паттерны идемпотентности, транзакционность Delta Lake, мониторинг дрейфа схем

* Какой подход к версионированию данных используете?

* Ответ: Delta Lake time travel, dbt snapshots, семантическое версионирование для схем

7) Практический совет (2 шага на неделю):

1. Внедрите Data Quality Framework: Настройте автоматические проверки Great Expectations в критичных пайплайнах с эскалацией в Slack

2. Оптимизируйте 1 ключевой пайплайн: Проведите профилирование запросов, примените Z-ordering в Delta-таблицах, настройте автоскейлинг кластера — целевой KPI: снижение стоимости на 15-20%