Lead Data Engineer — архитектура DWH и ETL@ Международная группа компаний
О позиции
Международная группа компаний развивает высоконагруженные data платформы и DWH для обработки финансовых данных и находится на этапе масштабирования и модернизации ключевых процессов. Мы ищем Lead Data Engineer, который будет отвечать за архитектуру DWH, ETL/ELT и data pipelines. Это не просто проект с сложной архитектурой, а возможность влиять на качество решений и зрелые инженерные процессы.
Чем вы будете заниматься
- Управление архитектурой DWH и оптимизация ETL/ELT процессов.
- Работа с большими объёмами данных и финансовыми расчётами.
- Лидерская роль: управление командой из 2 человек, менторство и code review.
- Прямое взаимодействие с продуктовой командой, аналитиками и финансами.
- Удалённая работа с возможностью оформления по В2В (локации ограничены) или в штат в Грузии.
Требования
- Опыт работы в Data Engineering от 5 до 6 лет.
- Опыт на позиции Lead или Team Lead от 1 года.
- Знание Azure Synapse, Data Lake Gen2 и SQL Managed Instance.
- Сильные навыки в PySpark и Python, а также экспертный уровень в SQL.
- Опыт построения DWH и ETL/ELT процессов.
- Уровень английского языка не ниже B2.
- Проактивность и умение договариваться со стейкхолдерами.
Будет плюсом
- Опыт работы в международной команде.
- Знание финансовых процессов и расчётов.
- Навыки работы с высоконагруженными системами.
Что мы предлагаем
- Конкурентоспособная зарплата с возможностью роста.
- Удалённая работа с гибким графиком.
- Возможность влиять на архитектуру и процессы.
- Доступ к современным технологиям и инструментам.
- Сильная международная команда и поддержка в развитии.
Вакансия предлагает интересные возможности для профессионального роста в области Data Engineering. Условия работы привлекательные, с акцентом на лидерство и влияние на архитектуру.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания в архитектуре DWH и ETL, с опытом работы с Azure Synapse и Data Lake Gen2, что позволяет разрабатывать эффективные и масштабируемые решения для обработки финансовых данных.
Способность к самоуправлению и высокой организованности, что критично для удаленной работы, включая управление временем и приоритезацию задач для успешного выполнения сложных проектов.
Опыт работы с PySpark и Python для создания и оптимизации data pipelines, что позволяет эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных, а также внедрять лучшие практики в разработку.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости FinTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев