Рынок Data Engineering в 2026 — это уже совсем другой уровень!
За этот год требования значительно взлетели.
Теперь на собеседованиях мало просто «понимать технологии» — от тебя ждут реального опыта, глубоких деталей и умения рассказать, как ты решал настоящие проблемы в продакшене.

Типичные вопросы сейчас:
⏺Какой самый сложный ETL-процесс тебе приходилось разрабатывать?
⏺Как организована поставка в прод?
⏺Сколько строк в секунду реально лилось через пайплайн?
⏺На чём был реализован процесс (Spark, Flink, Airflow, dbt, Kafka Streams…)?
⏺Как проходила миграция данных / схем / хранилища?
⏺Какие требования бизнеса / SLA стояли?
⏺Какая была твоя роль на проекте ?

Вкатиться самостоятельно стало в разы сложнее.
Поверхностные знания уже не прокатывают — работодатели копают глубоко и хотят слышать конкретные истории успеха и фейлов.
Но хорошая новость: за последний месяц я с командой проработал много реального материала:
🔘 Собрали настоящие кейсы из жизни дата-инженеров
🔘 Разобрали вопросы по компаниям (от Big Tech до российских продуктовых)
🔘 Составили мощные легенды и структурированные рассказы о проектах
🔘 Подготовили ответы, которые реально цепляют интервьюеров
Результат? Люди проходят сложные этапы и получают долгожданные офферы ❕❕❕
Хочешь такую же детальную легенду под себя + уверенный рассказ о проектах, который не развалится под давлением?
Приходи на менторство.
Последние отзывы от ребят:
https://t.me/it_mentors/6596
https://t.me/it_mentors/6514
Пиши в личку, обсудим твою ситуацию:
В 2026 году офферы берут не те, кто «знает теорию», а те, кто может уверенно рассказать «как я это делал в проде и что было сложно».
Давай сделаем так, чтобы это был ты❕❕❕