Как оцениваешь себя как data-инженера

Я оцениваю себя как уверенного data-инженера с опытом работы с ETL/ELT-процессами, облачными платформами (AWS/GCP/Azure) и распределенными системами (Spark, Kafka). Хорошо разбираюсь в оптимизации запросов, проектировании DWH и работе с большими объемами данных.

Сильные стороны:

• Глубокие знания Python (asyncio, multiprocessing)
• Опыт с Airflow, Prefect для оркестрации
• Умение выбирать оптимальные хранилища под задачу (Postgres, ClickHouse, S3)

Пример кода (ETL на Python):

def process_data(chunk: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    # очистка и трансформация
    chunk = chunk.dropna().apply(transform_func)
    return chunk

with DAG('etl_pipeline', schedule_interval='@daily') as dag:
    extract = PythonOperator(task_id='extract', python_callable=extract_data)
    load = PythonOperator(task_id='load', python_callable=load_to_db)
    extract >> process_in_batches(process_data) >> load

Постоянно изучаю новые технологии (например, Delta Lake, Iceberg) и слежу за best practices в области.