Data Engineer — ETL и облачные технологии@ Revacancy Global
О позиции
Мы ищем Data Engineer для работы с облачными технологиями и ETL-процессами. Ваша роль будет заключаться в разработке и оптимизации процессов обработки данных, а также в интеграции различных источников данных в единую систему. Вы будете работать в команде профессионалов, которые занимаются созданием высоконагруженных систем для обработки данных.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и поддержка ETL-процессов для обработки больших объемов данных.
- Интеграция данных из различных источников, включая облачные платформы.
- Оптимизация существующих процессов обработки данных для повышения их эффективности.
- Работа с инструментами для обработки данных, такими как Apache Kafka, Snowflake и Databricks.
- Сотрудничество с командами разработки и аналитики для обеспечения качества данных.
- Участие в проектировании архитектуры данных и выбор технологий для новых проектов.
Требования
- Опыт работы на позиции Data Engineer от 2 лет.
- Знание языков программирования, таких как Python и SQL.
- Опыт работы с облачными платформами (AWS, Azure, GCP).
- Знание инструментов для обработки данных (Airflow, Spark, Docker).
- Опыт работы с системами хранения данных (Snowflake, Databricks).
- Знание принципов ETL и обработки больших данных.
Будет плюсом
- Опыт работы с Apache Kafka.
- Знание Terraform для управления инфраструктурой.
- Опыт работы в международной команде.
Что мы предлагаем
- Конкурентоспособная зарплата, соответствующая вашему опыту и навыкам.
- Гибкий график работы и возможность удаленной работы.
- ДМС и другие социальные гарантии.
- Бюджет на обучение и развитие.
- Работа в дружной команде профессионалов.
- Интересные проекты и возможность влиять на архитектуру решений.
Вакансия хорошая, но требует уточнения по зарплате и условиях работы. Условия соответствуют средним по рынку, но не указаны конкретные преимущества.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание ETL-процессов с опытом работы в таких инструментах, как Apache Airflow и Databricks, что позволяет эффективно разрабатывать и оптимизировать потоки обработки данных.
Способность работать в гибридном режиме, включая навыки самоорганизации и проактивности, что позволяет успешно управлять задачами как в офисе, так и удаленно.
Опыт работы с облачными платформами AWS и Azure, а также знание таких технологий, как Kafka и Snowflake, что помогает интегрировать и обрабатывать большие объемы данных.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Data Engineering
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев