Вакансия

Вакансия : AI Data Engineer (Senior) Компания : McKinsey Предполагаемая вилка : 70 eur/h- Португалия / Германия (500-800 day) Период собеседования : Октябрь 2026 Формат работы : Travel Этапы собеседований: HR -> Full screen Payrolls ->HackerRank -> AI interview -> Soft Interview -> Offer Краткая справка о процессе интервью : Написали из McKinsey, сказали что эта позиция предполагает частые командировки. (90 миль в зависимости от вашего местоположения). Рассказывала что ей нужны все доки с Payroll с каждой компании которая указана у меня в резюме до начала собеседований. После нужно пройти тест на HackerRank и после у тебя будет AI interview, после которого будет одно нормальное и после оффер. Как я понял, AI Interview это с виртуальным рекрутером. Платят по часам и неделям. Если ты работаешь на выезд, то неделя считается по 60h, если сидишь на бенче (40h). Но как я понял что придется очень часто ездить куда-то, вряд ли будешь удаленно где-то сидеть. В целом, вакансия не стоит того, чтобы куда-то ездить от 11к до 16к евро работая по 60+ часов в неделю и не иметь личной жизни, это чисто Mckinsey атмосфера, причем ты тут будешь обычным работягой без продвижения дальше по карьерке. И я конечно не уверен что будут платить столько, так как я просто назвал очень большую цифру ради проверить их вверх и она снизила мои ожидания с 75 евро на 70 евро. Описание роли: Role: AI Data Engineer – Agentic AI Experience: 6+ years Engagement: The engagement would be between 6-18 months Travel: Approximately 60% travel within your country is required to client locations. Note: If a talent is not required to travel on a particular workday then it will be remote work. Countries for this role: Spain, UK, Portugal and Germany. We’re specifically looking for a strong hands-on Engineering professional , rather than someone primarily focused on people/team leadership. Key requirements: Hands-on experience building scalable data engineering solutions for AI/ML and advanced analytics Strong experience with Python, SQL, and Java and/or Scala Hands-on experience with Apache Spark and Hadoop Experience building ETL/ELT pipelines , data transformation, integration, and large-scale data processing Strong understanding of distributed computing and scalable data platforms Experience supporting AI/ML initiatives , with exposure to Agentic AI highly relevant Familiarity with Spark MLlib, Anaconda, or similar ML technologies Experience with data quality, validation, reliability, scalability, and disaster recovery