Собеседование на Data Engineer в Газпром Нефти

Почему Газпром Нефть — особенный работодатель для DE

Газпром Нефть — одна из крупнейших энергетических компаний РФ. Активно цифровизируется: ЦИТ ГПН (Центр цифровых трансформаций), digital twins, IoT с буровых, аналитика нефтепереработки, retail-аналитика АЗС. Стек: Hadoop + Greenplum + Spark + Airflow + ClickHouse + PostgreSQL.

DE в Газпром Нефти работает с большими объёмами IoT-данных (миллиарды событий с датчиков), геолого-аналитикой, retail-данными АЗС. Domain — нефтегаз / промышленность / retail. Compliance строгий.

Актуальные вакансии — на career.gazprom-neft.ru.

Этапы собеседования

1. HR-скрининг (30-45 минут)

Знакомство:

• Стек: Hadoop / Greenplum / Spark / Airflow
• Опыт с large-scale данными
• Motivation: промышленность / нефтегаз

Питч 90 секунд: продукт, объёмы, инструменты.

2. SQL deep (60-90 минут)

DE в ГПН пишет много SQL для аналитики и регуляторной отчётности.

Темы:

• Window functions, CTE
• Greenplum-specific (MPP)
• ETL-паттерны
• Оптимизация больших таблиц

Подготовка: SQL для DE.

3. Python + Spark (60-90 минут)

PySpark для batch и IoT streaming.

• DataFrame API
• Partitioning, shuffles
• Time-series IoT data

Подготовка: Spark deep dive.

4. System design (60-90 минут)

Кейсы:

• IoT pipeline с датчиков скважин
• DWH для retail АЗС
• ML pipeline для прогнозирования цен
• Geological data lake

Подготовка: data modeling, Kafka streaming.

5. Поведенческое (45-60 минут)

ГПН ценит надёжность и compliance. STAR: инциденты, missed deadlines, regulatory situations.

Особенности по командам

Upstream (Добыча): IoT данные с буровых, geological data.

Downstream (Переработка): аналитика заводов.

Retail / АЗС: sales, лояльность, programmes.

Risk / Compliance: регуляторная отчётность.

ML / AI: scoring, forecasting цен, predictive maintenance.

Что Газпром Нефть ценит в DE

• SQL + Greenplum. Один из MPP — must.
• Spark уверенно.
• Compliance mindset. Regulatory отчётность.
• Reliability. Critical infrastructure.
• Pragmatism. Решения должны работать в проде.

Как готовиться: план

За 4-6 недель:

1. Неделя 1-2 — SQL + Greenplum. SQL для DE.
2. Неделя 3 — Spark. Spark deep dive.
3. Неделя 4 — System design. IoT, time-series. Kafka.
4. Неделя 5 — Compliance + monitoring. мониторинг, безопасность.
5. Неделя 6 — Mocks + behavioral.

Частые ошибки

• Greenplum «не нужен». В ГПН MPP — must.
• Spark без понимания shuffle / partitioning.
• Игнор compliance. Regulatory mindset.
• Без IoT понимания. Если в upstream — спросят.
• Без monitoring. Reliability приоритет.

Связанные темы

• Собеседование на Data Engineer
• SQL для DE
• Spark deep dive
• Kafka streaming
• Мониторинг и data quality
• Безопасность и compliance

FAQ

Удалёнка в Газпром Нефти для DE?

Гибрид часто. Полная — реже.

Зарплатные вилки 2026?

Middle DE: 230-370k. Senior: 370-560k.

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.