Собеседование на Data Engineer в Альфа-Банке

Почему Альфа — особенный работодатель для DE

Альфа-Банк — один из крупнейших частных банков РФ. Стек: Hadoop / Greenplum / Spark / Airflow / ClickHouse / Kafka. Объёмы — миллиарды транзакций в день, плюс CDC-репликация из transactional систем.

DE в Альфа работает с financial data: транзакции, скоринг, антифрод, AML, регуляторная отчётность. Compliance критичен: 152-ФЗ, ЦБ-репортинг, аудиторские отчёты. Senior DE проектирует pipelines с учётом этих требований.

Актуальные вакансии — на career.alfabank.ru.

Этапы собеседования

1. HR-скрининг (30-45 минут)

Знакомство:

• Стек: Hadoop / Greenplum / Spark / Airflow
• Опыт с financial data, compliance
• Motivation: банковская специфика

Питч 90 секунд: продукт, объёмы, регуляторика, impact.

2. SQL deep (60-90 минут)

DE в Альфа пишет много SQL для регуляторной отчётности.

Темы:

• Window functions, CTE, рекурсия
• Greenplum-specific (MPP, distribution, partitioning)
• Оптимизация на больших объёмах
• Дедупликация, late-arriving data

Подготовка: SQL для DE.

3. Spark + Python (60-90 минут)

PySpark для batch processing.

• DataFrame API
• Joins, shuffles, broadcast
• Tuning для больших таблиц
• UDF

Подготовка: Spark deep dive.

4. System design (60-90 минут)

Кейсы:

• Pipeline для AML мониторинга
• CDC-репликация из core banking
• Антифрод real-time
• DWH для регуляторной отчётности

Подготовка: data modeling, CDC и event sourcing, Kafka streaming.

5. Поведенческое + командное (45-60 минут)

Альфа ценит надёжность, attention to detail, ownership. STAR-истории: инциденты, compliance, missed deadlines.

Особенности по командам

Розница (Retail): скоринг кредитных карт, обработка ежедневных транзакций.

Корпоратив: B2B-клиенты, специальные продукты. Меньше объёмы, выше сложность.

Антифрод: real-time pipelines, Kafka heavy. Spark Streaming или Flink.

Регуляторика / Risk: ЦБ-отчётность, аудит, AML. Pedantic data quality.

ML / AI: скоринг, recommendation, NLP для саппорта. Feature engineering.

Что Альфа ценит в DE

• SQL мастерство. Регуляторика требует SQL. Без него — никак.
• Greenplum или ClickHouse. Один из MPP — must.
• Compliance mindset. 152-ФЗ, PII, аудит — без понимания слабая позиция.
• Reliability. Финансовые pipelines требуют 99.9%+ uptime.
• Documentation. Audit trail обязателен. ADR, runbooks.

Как готовиться: план

За 4-6 недель:

1. Неделя 1-2 — SQL + Greenplum. Window functions, MPP-оптимизация, partitioning. SQL для DE.
2. Неделя 3 — Spark. PySpark, shuffle, joins. Spark deep dive.
3. Неделя 4 — System design. CDC, real-time. CDC, Kafka.
4. Неделя 5 — Compliance. 152-ФЗ, PII, аудит. безопасность и compliance.
5. Неделя 6 — Mocks + behavioral.

Частые ошибки

• Игнор compliance. Спросят про PII и аудит — без знания провал.
• Greenplum «не нужен». В Альфа MPP — must.
• Spark без понимания shuffle / partitioning.
• Без CDC / Kafka. Антифрод и real-time pipelines требуют.
• Без monitoring / SLO опыта. Reliability — приоритет.

Связанные темы

• Собеседование на Data Engineer
• SQL для DE
• Spark deep dive
• CDC и event sourcing
• Kafka streaming
• Мониторинг и data quality

FAQ

Удалёнка в Альфа для DE?

Гибрид часто. Полная удалёнка — реже.

Зарплатные вилки 2026?

Middle DE: 240-380k. Senior: 380-560k. Compliance-tracks выше из-за специфики.

Английский нужен?

Не обязателен.

Сколько этапов?

4-5 этапов, 2-3 недели.

Это официальная информация?

Этапы основаны на публичных источниках и опыте кандидатов. Уточняйте у рекрутера.