Резюме

Контактная информация
Телефон: +7 (XXX) XXX-XX-XX
Email: [email protected]
LinkedIn: linkedin.com/in/example
GitHub: github.com/example

Цель
Ищу позицию Инженера по работе с Elasticsearch в динамичной и развивающейся компании, где могу применить свои навыки настройки и оптимизации поисковых систем, а также управлять командой для достижения высоких результатов.

Ключевые навыки

  • Установка, настройка и оптимизация Elasticsearch кластеров

  • Разработка и внедрение сложных запросов и агрегатов

  • Моделирование и индексирование данных

  • Управление производительностью и масштабируемостью Elasticsearch

  • Обработка и анализ больших объемов данных

  • Использование Kibana для визуализации и мониторинга

  • Управление командой и координация работы нескольких специалистов

  • Обучение и наставничество сотрудников

Опыт работы

Инженер по работе с Elasticsearch
Компания: ABC Tech Solutions | Январь 2022 – настоящее время

  • Управление кластером Elasticsearch на нескольких серверах, обеспечение отказоустойчивости и масштабируемости.

  • Разработка и оптимизация поисковых запросов, агрегаций и фильтраций для улучшения производительности.

  • Анализ и настройка мониторинга через Kibana, решение проблем производительности.

  • Настройка и поддержка интеграции Elasticsearch с различными приложениями и сервисами.

  • Руководство небольшой командой из 3-х инженеров, координация задач и внедрение лучших практик.

  • Проведение обучения и поддержка сотрудников в вопросах работы с Elasticsearch и Kibana.

Младший инженер по работе с Elasticsearch
Компания: XYZ Innovations | Июнь 2020 – Декабрь 2021

  • Установка и настройка кластеров Elasticsearch для корпоративных нужд.

  • Оптимизация работы запросов и управление настройками индексов.

  • Разработка и внедрение систем мониторинга и анализа логов с помощью Elasticsearch.

  • Обработка больших объемов данных и создание эффективных отчетов с использованием Kibana.

  • Содействие в проектировании и реализации поисковых решений для клиентов компании.

Образование

Бакалавр в области информационных технологий
Московский технический университет | 2019

Сертификаты

  • Elasticsearch Engineer I (Elastic) | 2022

  • Advanced Elasticsearch (Udemy) | 2021

Сопроводительное письмо

Уважаемые господа,

Я хочу выразить свою заинтересованность в позиции Инженера по работе с Elasticsearch в вашей компании. Имея опыт работы с Elasticsearch более 3 лет, а также навыки управления командой, я уверен, что смогу внести значительный вклад в оптимизацию и развитие вашей инфраструктуры. В своей текущей роли я успешно управляю кластером Elasticsearch, оптимизирую запросы и обеспечиваю бесперебойную работу поисковых решений для наших клиентов. Моя способность эффективно руководить командой, а также обучать и передавать знания, позволит мне быть ценным членом вашего коллектива.

Буду рад обсудить, как мои навыки могут быть полезны для вашей компании.

С уважением,
[Ваше имя]

Питч инженера по работе с Elasticsearch

Здравствуйте! Я инженер по работе с Elasticsearch с опытом настройки, масштабирования и оптимизации кластеров для проектов разной сложности. Моя ключевая задача — обеспечить быстрый и надежный поиск, анализ и визуализацию данных. Владею построением архитектуры индексов, настройкой репликаций и шардирования, а также оптимизацией запросов для минимизации задержек и повышения производительности. Работаю с интеграцией Elasticsearch в бизнес-процессы, используя Kibana для мониторинга и анализа. Опыт устранения узких мест, поддержки высокодоступных систем и автоматизации процессов индексирования позволяет улучшать качество поиска и снижать нагрузку на инфраструктуру. Готов применить знания в проектах, где важна скорость обработки данных и стабильность работы поисковых сервисов.

Подготовка к интервью на позицию инженера по работе с Elasticsearch

  1. Изучение ключевых компетенций для позиции

    • Определите основные требования для роли инженера по работе с Elasticsearch: опыт работы с Elasticsearch, знание его архитектуры, настройка и оптимизация, опыт работы с большими объемами данных, интеграция с другими системами.

    • Ознакомьтесь с принципами работы Elasticsearch, такими как индексация, анализ данных, шардирование, репликация, и его расширяемость.

  2. Подготовка к техническим вопросам

    • Практикуйтесь в решении задач на Elasticsearch, таких как настройка кластера, создание индексов, работа с запросами (например, Query DSL), настройка анализаторов и фильтров.

    • Разберитесь в вопросах производительности Elasticsearch, таких как оптимизация запросов, кеширование, анализ и настройка индексов для повышения скорости обработки данных.

    • Изучите использование Elastic Stack (например, Logstash, Kibana) и понимание их взаимодействия с Elasticsearch.

  3. Проектирование решений на Elasticsearch

    • Приготовьтесь обсудить примеры из вашего опыта, где вы проектировали и внедряли решения на базе Elasticsearch, включая выбор правильной схемы индексации и стратегий масштабирования.

    • Подготовьте конкретные примеры по настройке ElasticSearch для решения реальных задач, например, поиска в реальном времени, логирования или аналитики.

  4. Компетенции в области автоматизации и DevOps

    • Ожидайте вопросов на тему автоматизации процессов развертывания и мониторинга Elasticsearch, например, использование Ansible, Docker, Kubernetes для управления кластерами.

    • Подготовьтесь обсудить опыт работы с CI/CD для обеспечения надежности и стабильности Elasticsearch в production средах.

  5. Поведенческие вопросы

    • Подготовьте примеры из вашего опыта, которые покажут ваши коммуникативные навыки, способность работать в команде и решать конфликты.

    • Практикуйте ответы на вопросы по поведению, такие как «Расскажите о времени, когда вы сталкивались с трудной ситуацией в проекте и как вы её решили» или «Как вы справляетесь с конфликтами внутри команды?».

    • Используйте метод STAR (Ситуация, Задача, Действие, Результат) для построения структурированных и ясных ответов на поведенческие вопросы.

  6. Подготовка к вопросам по работе с данными

    • Ожидайте вопросы, связанные с большими данными, их обработкой и анализом. Подготовьтесь рассказать, как вы решали задачи, связанные с хранением и обработкой больших объемов данных с использованием Elasticsearch.

  7. Репетиция и обратная связь

    • Проведите mock-интервью с коллегами или друзьями, чтобы отработать ответы на технические и поведенческие вопросы.

    • Запишите ваши ответы и проанализируйте их на предмет структуры и полноты, особенно по поведению и навыкам работы в команде.

Вопросы и ответы для собеседования на позицию Инженера по работе с Elasticsearch

  1. Что такое Elasticsearch и для каких задач он используется?
    Хороший ответ: Elasticsearch — это распределённая поисковая и аналитическая платформа на основе Apache Lucene. Используется для полнотекстового поиска, аналитики больших объёмов данных в реальном времени, логирования и мониторинга.
    Что хочет услышать работодатель: Понимание основной цели Elasticsearch и сфер его применения.

  2. Объясните структуру данных в Elasticsearch (индексы, типы, документы, шардирование).
    Хороший ответ: Индекс — это логическое пространство для хранения документов, документ — базовый элемент, хранящийся в формате JSON. Данные разбиваются на шарды — единицы распределения и масштабирования, для отказоустойчивости данные реплицируются.
    Что хочет услышать работодатель: Понимание архитектуры и как данные организованы и распределяются.

  3. Как работает полнотекстовый поиск в Elasticsearch?
    Хороший ответ: Текст индексируется с помощью анализаторов, которые разбивают текст на токены, нормализуют их. При поиске запросы тоже анализируются, происходит совпадение токенов с документами. Используется scoring для оценки релевантности.
    Что хочет услышать работодатель: Знание принципов анализа текста и механизмов поиска.

  4. Что такое шарды и реплики? Как настроить их оптимальное количество?
    Хороший ответ: Шард — основная единица хранения и поиска, реплика — копия шарда для отказоустойчивости и увеличения производительности чтения. Оптимальное количество зависит от объёма данных, нагрузки и аппаратных ресурсов, обычно 1-5 шардов на индекс и 1 реплика.
    Что хочет услышать работодатель: Понимание масштабируемости и отказоустойчивости.

  5. Объясните разницу между match, term и bool запросами.
    Хороший ответ: Match — полнотекстовый поиск с анализом, term — точное совпадение без анализа, bool — комбинирует несколько запросов с логическими операциями (must, should, must_not).
    Что хочет услышать работодатель: Владение основными типами запросов и когда их применять.

  6. Как работает агрегирование в Elasticsearch? Приведите пример.
    Хороший ответ: Агрегирования позволяют группировать и вычислять статистику по данным, например, подсчёт количества документов по полю или среднее значение. Пример: агрегация terms для подсчёта частоты значений поля.
    Что хочет услышать работодатель: Понимание аналитических возможностей Elasticsearch.

  7. Какие проблемы могут возникнуть при индексации и как их решать?
    Хороший ответ: Возможны ошибки парсинга JSON, конфликт типов, проблемы с памятью. Решения — валидировать данные, настроить правильные маппинги, использовать bulk индексацию для оптимизации.
    Что хочет услышать работодатель: Опыт диагностики и исправления проблем при загрузке данных.

  8. Что такое mapping и почему он важен?
    Хороший ответ: Mapping — это схема для индекса, которая определяет типы полей и как они анализируются. Важно, чтобы обеспечить правильное индексирование и поиск, избежать конфликтов типов.
    Что хочет услышать работодатель: Понимание важности правильной схемы данных.

  9. Как работает механизм обновления данных в Elasticsearch?
    Хороший ответ: Elasticsearch не обновляет данные напрямую, а создаёт новую версию документа и помечает старую как удалённую (soft delete). Это повышает скорость записи, но требует периодического слияния сегментов.
    Что хочет услышать работодатель: Знание внутреннего механизма и последствий для производительности.

  10. Как вы мониторите производительность кластера Elasticsearch?
    Хороший ответ: Использую встроенный API _cluster/health, _nodes/stats, Kibana, сторонние инструменты (Prometheus, Grafana) для мониторинга нагрузки, памяти, времени отклика и состояния шардов.
    Что хочет услышать работодатель: Опыт мониторинга и поддержания работоспособности кластера.

  11. Какие настройки JVM важны для Elasticsearch?
    Хороший ответ: Размер heap памяти — не более 50% от доступной ОЗУ и максимум 32 Гб для оптимизации сборки мусора. Важны параметры GC, обмен страницами и настройки thread pool.
    Что хочет услышать работодатель: Знание оптимизации JVM под Elasticsearch.

  12. Что такое refresh и flush в Elasticsearch?
    Хороший ответ: Refresh — процесс обновления видимого для поиска сегмента (по умолчанию 1 секунда), flush — сброс памяти в постоянное хранилище и очистка транзакционных журналов.
    Что хочет услышать работодатель: Понимание механизмов обеспечения консистентности данных.

  13. Как обеспечить высокую доступность Elasticsearch кластера?
    Хороший ответ: Настроить репликацию шардов, распределить ноды по разным машинам и зонам, использовать мониторинг и автоматическое восстановление, бэкапы данных.
    Что хочет услышать работодатель: Знание принципов отказоустойчивости и восстановления.

  14. Как оптимизировать запросы для повышения производительности?
    Хороший ответ: Использовать фильтры для кеширования, ограничивать количество возвращаемых полей, избегать wildcard и регулярных выражений на больших данных, применять агрегации выборочно.
    Что хочет услышать работодатель: Умение повышать эффективность поиска.

  15. Расскажите про pipeline агрегирования и примеры его использования.
    Хороший ответ: Pipeline агрегирования — это агрегаты над результатами других агрегатов, например, вычисление разницы между средними значениями по временным интервалам.
    Что хочет услышать работодатель: Знание расширенных аналитических возможностей.

  16. Какие есть способы бэкапа и восстановления данных в Elasticsearch?
    Хороший ответ: Использование Snapshot API для создания снапшотов индексов в удалённое хранилище (S3, NFS), восстановление из них по необходимости.
    Что хочет услышать работодатель: Понимание стратегии резервного копирования.

  17. Что такое alias в Elasticsearch и зачем он нужен?
    Хороший ответ: Alias — это виртуальное имя для одного или нескольких индексов, упрощает управление запросами и переключение индексов без изменения приложения.
    Что хочет услышать работодатель: Владение механизмом абстракции индексов.

  18. Объясните концепцию rollup jobs. Когда их стоит использовать?
    Хороший ответ: Rollup jobs агрегируют большие исторические данные в более компактные агрегированные формы, экономя место и ускоряя запросы по историческим данным.
    Что хочет услышать работодатель: Знание способов оптимизации хранения и аналитики больших данных.

  19. Как работает Elasticsearch в кластере с несколькими зонами доступности?
    Хороший ответ: Кластер распределяет шарды по зонам для отказоустойчивости, обеспечивает репликацию и автоматическое восстановление при сбоях зоны.
    Что хочет услышать работодатель: Понимание распределённых систем и устойчивости к сбоям.

  20. Как вы решаете проблему горячих шардов (hot shards) в кластере?
    Хороший ответ: Анализирую нагрузку, перераспределяю шардирование, использую shard allocation filtering, увеличиваю число шардов, оптимизирую запросы, чтобы избежать перегрузки отдельных узлов.
    Что хочет услышать работодатель: Способность диагностировать и решать узкие места в производительности.

Как составить профиль в LinkedIn для инженера по Elasticsearch

  1. Заголовок профиля (Headline)
    Четко укажи должность и ключевые навыки. Например:
    Elasticsearch Engineer | Search & Analytics Specialist | Data Indexing & Performance Optimization

  2. Резюме (About)

  • Кратко опиши опыт работы с Elasticsearch: проекты, масштаб, отрасли.

  • Укажи ключевые компетенции: настройка кластеров, оптимизация запросов, мониторинг, безопасность, интеграция.

  • Подчеркни результаты: ускорение поиска, снижение затрат, повышение надежности.

  • Добавь акцент на работу в команде и коммуникацию с разработчиками и заказчиками.

Пример:
"Инженер по Elasticsearch с 5+ лет опыта внедрения и поддержки поисковых систем на больших объемах данных. Специализируюсь на проектировании отказоустойчивых кластеров, оптимизации запросов и обеспечении высокой производительности. Работал в e-commerce и финансовой сфере, улучшая скорость поиска до 40% и снижая время отклика сервисов. Опыт взаимодействия с командами разработки и аналитики для достижения бизнес-целей."

  1. Опыт работы (Experience)

  • Указывай конкретные достижения и задачи, решённые с помощью Elasticsearch.

  • Используй цифры для подтверждения эффективности (например, скорость, объемы данных, рост стабильности).

  • Добавляй технологии и инструменты, с которыми работал (Kibana, Logstash, Beats, AWS Elasticsearch Service и др.).

  1. Навыки (Skills)

  • Внеси в раздел навыков ключевые технологии и инструменты: Elasticsearch, Kibana, Logstash, мониторинг, настройка кластеров, аналитика данных.

  • Постарайся получить подтверждения этих навыков от коллег.

  1. Рекомендации (Recommendations)

  • Попроси рекомендации от руководителей, коллег, заказчиков, подчеркивающих твой профессионализм и успешные проекты с Elasticsearch.

  1. Контактная информация и открытость к предложениям

  • Сделай профиль открытым для контактов и добавь в описание короткую фразу, что ищешь новые проекты или вакансии.

Запрос о стажировке для инженера по работе с Elasticsearch

Добрый день!

Меня зовут [Ваше имя], я начинающий специалист в области работы с Elasticsearch и очень заинтересован(а) в возможности пройти стажировку или практику в вашей компании. Имею базовые знания и навыки работы с Elasticsearch, включая настройку, индексирование и поиск данных, а также желание развиваться и углублять свои компетенции под руководством опытных специалистов.

Буду благодарен(на) за возможность познакомиться с вашими проектами и внести вклад в работу команды. Готов(а) к выполнению любых задач, необходимых для получения практического опыта и профессионального роста.

Буду признателен(на) за рассмотрение моей кандидатуры и возможность обсудить детали сотрудничества.

С уважением,
[Ваше имя]
[Контактный телефон]
[Электронная почта]

Навыки управления проектами и командами для инженера по работе с Elasticsearch

  1. Изучение основ управления проектами: освоить методологии Agile, Scrum, Kanban, Waterfall, понять жизненный цикл проектов, принципы планирования, оценки рисков и управления изменениями.

  2. Развитие навыков постановки целей и приоритизации: научиться формулировать SMART-цели, распределять задачи по степени важности и срочности с учётом технических и бизнес-требований.

  3. Управление временем и ресурсами: освоить техники тайм-менеджмента, умение оценивать необходимые ресурсы и распределять их эффективно для достижения целей проекта.

  4. Развитие коммуникационных навыков: улучшить умение чётко и понятно доносить техническую информацию как до команды, так и до руководства, а также вести переговоры и разрешать конфликты.

  5. Формирование и мотивация команды: изучить методы подбора специалистов, построения командной культуры, стимулирования и поддержания высокой производительности.

  6. Контроль и отчетность: освоить инструменты мониторинга прогресса, оценки результатов и подготовки отчётности для заинтересованных сторон.

  7. Погружение в специфику Elasticsearch: понимать архитектуру, типичные проблемы и возможности масштабирования, чтобы эффективно управлять техническими аспектами проектов.

  8. Практическое применение навыков: участие в реальных проектах с руководящими функциями, ведение документации и ретроспектив для постоянного улучшения процессов.

  9. Непрерывное обучение и адаптация: следить за новыми технологиями в области Elasticsearch и управления проектами, внедрять лучшие практики и современные инструменты.

Как справляться с конфликтами, слабостями и стрессом на позиции инженера по работе с Elasticsearch

Вопрос: Как вы реагируете на конфликты в команде?

Ответ: В первую очередь я стараюсь сохранять спокойствие и объективность. Важно понимать, что конфликт часто является следствием недопонимания, и моя задача — решить его мирным путём. Я слушаю мнение всех сторон, стараюсь выявить основные причины разногласий и нахожу компромиссные решения. Например, если в процессе работы с Elasticsearch возникают разногласия по выбору подхода к настройке кластеров, я предлагаю рассмотреть возможные варианты с точки зрения масштабируемости и производительности. Всегда стараюсь быть открытым для конструктивной критики и самокритики.

Вопрос: Назовите свою самую большую слабость.

Ответ: Я иногда могу быть слишком сосредоточенным на деталях, что приводит к задержкам в работе. Например, в проекте с Elasticsearch я могу углубиться в настройку индексов, проверяя каждую возможную оптимизацию, вместо того, чтобы двигаться вперёд. Однако я осознаю это и стараюсь компенсировать такую слабость, расставляя приоритеты и иногда делая «замороженные» улучшения, которые можно будет доработать позже.

Вопрос: Как вы справляетесь со стрессом в условиях высокой нагрузки?

Ответ: Когда я сталкиваюсь с высокой нагрузкой, я всегда стараюсь организовать свою работу, делая список задач по приоритетности. В случае с Elasticsearch, если, например, возникает кризисная ситуация, связанная с падением производительности или ошибками в кластере, я быстро оцениваю масштабы проблемы и приступаю к решению. Важно не паниковать и действовать поэтапно: сначала локализовать проблему, затем минимизировать последствия, а после уже искать долгосрочные решения. Понимание того, что стрессовые ситуации — это часть работы, помогает мне сохранять ясность и эффективнее решать задачи.

Инициатива к сотрудничеству с Elasticsearch-экспертизой

Здравствуйте,

Меня зовут [Ваше имя], я инженер с глубоким практическим опытом работы с Elasticsearch. За последние [X лет] я занимался проектированием, внедрением и оптимизацией кластеров Elasticsearch в различных высоконагруженных системах — от e-commerce до аналитических платформ. Мой профиль включает настройку индексации больших объемов данных, разработку поисковых решений и обеспечение надежности и производительности систем.

Вашу компанию я рассматриваю как команду, где ценится технологическая экспертиза и практический подход к архитектуре решений. Мне близки такие задачи, как проектирование отказоустойчивых систем поиска, оптимизация запросов, настройка мониторинга и работа с масштабируемыми решениями на базе Elasticsearch и связанных технологий.

Я открыт к сотрудничеству и был бы рад обсудить возможные направления взаимодействия. Приложил бы свое техническое и архитектурное мышление, а также практический опыт для решения актуальных задач вашей команды.

С уважением,
[Ваше имя]
[Ваши контакты]

Причины выбора международной компании для инженера по работе с Elasticsearch

Работа в международной компании открывает широкие возможности для профессионального роста благодаря доступу к передовым технологиям и масштабным проектам, где Elasticsearch используется на высоком уровне. Это позволяет постоянно расширять технические знания и навыки в реальных условиях, сталкиваясь с разнообразными задачами и архитектурными решениями.

Международная среда способствует обмену опытом с экспертами из разных стран и культур, что обогащает профессиональный кругозор и помогает развивать навыки коммуникации в глобальном контексте. Такой обмен стимулирует внедрение лучших практик и инноваций, а также поддерживает высокий уровень мотивации и стремления к саморазвитию.

Кроме того, работа в крупной международной компании часто подразумевает участие в международных конференциях, тренингах и программах повышения квалификации, что значительно ускоряет карьерный рост и укрепляет экспертный статус инженера.

Неудача в оптимизации кластеров и уроки мониторинга

В одном из проектов я столкнулся с проблемой резкого падения производительности Elasticsearch кластера после увеличения объёма данных. Я попытался решить её, изменяя настройки шардирования и реплик без достаточного анализа текущих узлов и нагрузки. В результате запросы начали выполняться дольше, и некоторые узлы перегружались, что вызвало временные простои.

Вывод: я понял, что без детального мониторинга и анализа метрик перед изменениями нельзя принимать решения. После этого я внедрил системы метрик и логирования для Elasticsearch (Elastic Stack Monitoring, Kibana), чтобы отслеживать состояние кластера в реальном времени. Также изучил особенности распределения шард и влияние на производительность, что позволило корректно перераспределять нагрузку.

Рост: благодаря этому опыту я стал более внимательным к предварительному анализу и внедрил практики постоянного мониторинга, что повысило стабильность и скорость работы кластера в последующих проектах.

Сильные и слабые стороны инженера по работе с Elasticsearch

Сильные стороны:

  1. Глубокое понимание принципов работы Elasticsearch
    Пример: "Я хорошо понимаю, как работают индексы, шардирование и репликация в Elasticsearch, что позволяет мне эффективно настраивать и масштабировать систему."

  2. Опыт настройки и оптимизации кластера
    Пример: "У меня есть опыт настройки кластеров Elasticsearch для обеспечения высокой доступности и производительности, а также оптимизации поисковых запросов для снижения времени отклика."

  3. Опыт с Kibana и другими инструментами для мониторинга
    Пример: "Я использую Kibana для анализа логов и метрик, что помогает отслеживать производительность кластера и устранять проблемы на ранних стадиях."

  4. Знание практик безопасности и управления доступом
    Пример: "Я внедрял безопасные настройки для Elasticsearch, включая роль-based access control (RBAC) и шифрование данных, чтобы минимизировать риски безопасности."

  5. Понимание масштабируемости и отказоустойчивости
    Пример: "Я умею строить решения, которые могут масштабироваться горизонтально, и обеспечивать отказоустойчивость системы даже при выходе узлов из строя."

  6. Навыки работы с большими объемами данных
    Пример: "Я имею опыт работы с большими данными, эффективно индексируя и обрабатывая большие объемы информации в реальном времени."

  7. Знание популярных языков программирования
    Пример: "Я использую Python и Java для интеграции Elasticsearch с другими системами и для написания кастомных плагинов."

Слабые стороны:

  1. Ограниченный опыт с конкретными экосистемами
    Пример: "Хотя я много работал с Elasticsearch в контексте веб-приложений, я не так часто использовал его для аналитики больших данных в специфичных отраслях."

  2. Не всегда хватает опыта с полным стеком технологий
    Пример: "Мой опыт ограничен в интеграции Elasticsearch с другими системами, такими как Logstash и Beats. Однако я активно изучаю эти инструменты."

  3. Нехватка опыта с распределенными системами в высоконагруженных проектах
    Пример: "Я работал с кластерами среднего размера, но у меня нет большого опыта работы с гипермасштабируемыми кластерами, что является областью, в которой я хотел бы развиваться."

  4. Отсутствие опыта работы с Elastic Stack в условиях корпоративных систем
    Пример: "Я не работал в больших компаниях с высокой политикой безопасности и конфиденциальности данных, но готов развивать эти навыки."

  5. Мало опыта в написании кастомных плагинов для Elasticsearch
    Пример: "Хотя я знаком с основами написания плагинов для Elasticsearch, у меня нет опыта разработки сложных и высокоэффективных плагинов для специализированных нужд."

  6. Не всегда хватает опыта с оптимизацией запросов на очень больших индексах
    Пример: "Хотя я имею опыт в оптимизации запросов, с индексами размером более 10ТБ я сталкивался редко, что иногда требует дополнительного времени для поиска решения."

  7. Не всегда четкое понимание тонкостей распределения нагрузок в крупных кластерах
    Пример: "Я знаю, как работать с балансировкой нагрузки, но на практике сталкивался с большими кластерами сравнительно недавно, что требует еще практики."