2 000₼
Требуется 3 года опыта для построения и управления data pipeline на платформе Databricks.
ОткликнутьсяНапрямую работодателюНапрямую работодателю
Apache Spark
Apache Spark — это мощная платформа для обработки больших данных, которая позволяет компаниям эффективно анализировать и обрабатывать большие объемы информации. В Азербайджане этот инструмент особенно популярен среди компаний, занимающихся страхованием, банкингом и телекоммуникациями, таких как PASHA Sığorta, Kapital Bank и Azercell. Благодаря своей способности обрабатывать данные в реальном времени, Spark становится незаменимым инструментом для специалистов, работающих с большими данными.
10активных вакансий
2 000 ₼медиана
Apache Spark на рынке сейчас
обновлено сегодняМедианная зарплата2 000 ₼
Компаний нанимают8
Открытых вакансий10
Главный городBakı
Специалистов Apache Spark сейчас нанимают
Аналитика рынка
Рынок навыка Apache Spark в Азербайджане
Данные отражают актуальный рынок вакансий и обновляются ежедневно. Полная динамика по неделям — в кабинете HRX.
2 000 ₼
Медианная зарплата
по всем грейдам · по 1 вакансии
8
Компаний нанимают
сейчас
10
Открытых вакансий
с этим навыком
Bakı
Главный город
по числу вакансий
Кто нанимает на Apache Spark
Топ ролей и медианная вилка.
- Data-инженер4 вакансии · 2 000 ₼
- Data scientist2 вакансии
- Архитектор программного обеспечения2 вакансии
- Инженер по машинному обучению1 вакансия
- Технический тренер1 вакансия
С чем сочетают Apache Spark
Навыки, встречающиеся рядом.
Где нужен Apache Spark
Спрос по отраслям.
Данные и аналитика70%
Программирование20%
Образование и обучение10%
Вакансии с навыком Apache Spark
10 вакансий
З/п не указана
Строит модели машинного обучения для обогащения профилей клиентов и требуется знание Python.
З/п не указана
Разрабатывает и управляет надежными процессами обработки больших данных, требуется опыт Apache Spark.
З/п не указана
Инженер данных проектирует хранилища данных и управляет процессами ETL, требуется знание Python.
З/п не указанаОсталось 6 дн.
Разрабатывает программы обучения по Data Engineering и требует минимум 3 года опыта
З/п не указанаПоследний день
Разрабатывает высокопроизводительную и надежную архитектуру для больших данных, имеет опыт 8-10 лет.
ОткликнутьсяНапрямую работодателюНапрямую работодателю
З/п не указана
Управляет проектами в области науки о данных, разрабатывает ML и DL модели, требуются знания Python и R.
З/п не указанаПоследний день
Управляет проектами в области искусственного интеллекта и анализа данных, требуются знания Python и ML.
З/п не указана
Разрабатывает ETL data pipeline и имеет не менее 3 лет опыта в SQL, PL/SQL.
З/п не указана
Создает мощные конвейеры данных на Scala и Spark для управления существующими потоками данных.
Почему Apache Spark востребован в Азербайджане
Apache Spark — это мощная платформа для обработки больших данных, которая позволяет компаниям эффективно анализировать и обрабатывать большие объемы информации. В Азербайджане этот инструмент особенно популярен среди компаний, занимающихся страхованием, банкингом и телекоммуникациями, таких как PASHA Sığorta, Kapital Bank и Azercell. Благодаря своей способности обрабатывать данные в реальном времени, Spark становится незаменимым инструментом для специалистов, работающих с большими данными.
На азербайджанском рынке труда навыки работы с Apache Spark востребованы в таких ролях, как Data Engineer и Data Architect. Эти специалисты играют ключевую роль в разработке и поддержке инфраструктуры данных, что позволяет компаниям принимать обоснованные решения на основе анализа больших данных. Наличие таких навыков открывает значительные карьерные возможности в ведущих компаниях страны.
Коротко о навыке
- Категория
- Обработка больших данных
- Уровень входа
- средний
- Смежные роли
- Data Engineer, Data Architect, Data Analyst, Engineering Manager
Apache Spark — частые вопросы
Apache Spark — это открытый движок для распределённой обработки больших объёмов данных. Он распределяет работу по кластерам компьютеров и обрабатывает данные в разы быстрее некоторых традиционных инструментов (например, Hadoop MapReduce). Применяется для пакетной и потоковой (real-time) обработки, SQL-аналитики и задач машинного обучения.
Сначала нужны язык программирования (чаще Python — PySpark, также Scala или Java) и знание SQL. Обучение идёт от понятий RDD, DataFrame и Spark SQL, затем — потоковая обработка (Structured Streaming) и MLlib. Практика на реальных датасетах при локальной установке или в облаке (Databricks) наиболее эффективна.
Spark часто используют вместе с Hadoop/HDFS, облачными хранилищами (S3), Kafka (потоки), Hive и различными базами данных. Для оркестрации применяют YARN или Kubernetes, а самый популярный управляемый сервис — Databricks. Пишут через API PySpark, Scala и SQL.
Этот навык чаще всего требуется для Data-инженер, а также встречается в позициях Data-инженер, Data scientist, Архитектор программного обеспечения, Инженер по машинному обучению, Технический тренер. Spark используют дата-инженеры, специалисты по big data, дата-аналитики и инженеры машинного обучения.
Hadoop MapReduce обрабатывает данные в основном на диске, а Spark по возможности работает в памяти (in-memory), поэтому на некоторых нагрузках он в 10–100 раз быстрее. Hadoop также включает хранилище (HDFS) и управление ресурсами (YARN); Spark — только движок обработки, часто поверх HDFS или облачного хранилища. Они не конкуренты и нередко работают вместе.
Роли, где нужен Apache Spark
Роли и позиции, в вакансиях которых чаще всего требуется Apache Spark.
