О позиции
Мы ищем Инженера по данным для разработки ETL-процессов и архитектуры данных на базе AWS для фармацевтической отрасли. Ваша задача будет заключаться в создании и поддержке масштабируемых ETL-пайплайнов, которые обеспечат обработку и доставку данных о продажах и активности врачей в систему Veeva CRM для регионов Европы и России.
Чем вы будете заниматься
- Создание и поддержка ETL-пайплайнов с использованием Python, PySpark и Spark SQL.
- Реализация бизнес-логики, специфичной для регионов ЕС и РУ.
- Проектирование архитектуры S3 для хранения данных (сырые, обработанные и зоны ошибок).
- Разработка триггеров AWS Lambda для валидации схем и файлов.
- Оркестрация рабочих процессов с помощью AWS Step Functions и автоматизация задач EMR.
- Очистка данных, дедупликация, агрегация и генерация KPI.
- Реализация проверок качества данных в соответствии с требованиями BRD.
- Мониторинг пайплайнов с использованием CloudWatch и SNS.
- Поддержка валидации UAT и окончательной доставки данных в Veeva CRM.
Требования
- Опыт работы с Amazon Web Services (AWS), включая AWS Lambda и S3.
- Знания в области больших данных и ETL-процессов.
- Опыт работы с PySpark и Python.
- Знания SQL и Hadoop.
- Способность работать с высокими объемами данных и обеспечивать качество данных.
Будет плюсом
- Опыт работы с Veeva CRM.
- Знание методов очистки и обработки данных.
- Опыт работы в фармацевтической или медицинской сфере.
Что мы предлагаем
- Гибкий график работы и возможность удалённой работы.
- Конкурентоспособная оплата труда.
- Возможности для профессионального роста и обучения.
- Работа в команде профессионалов в области данных.
- Участие в интересных и значимых проектах.
Вакансия хорошая, с четкими требованиями и возможностью удаленной работы. Однако, зарплата ниже среднего уровня для данной позиции.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания в AWS для обработки больших объемов данных, включая использование таких сервисов, как AWS Glue и Amazon Redshift.
Опыт разработки ETL-пайплайнов с использованием Python и PySpark, что позволяет быстро адаптироваться к изменениям в требованиях к данным.
Способность работать в удалённой команде, эффективно управляя своим временем и ресурсами, чтобы обеспечивать своевременное выполнение задач.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Pharmaceutical Data Engineering
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев