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.