Data Engineer
В архиве с 7 декабря 2018
Требуемый опыт работы: 1–3 года
Полная занятость, полный день
Москва, Динамо, Ленинградский проспект, 31Ас1
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Опыт от 1 года до 3 лет
Развитие и поддержка хранилищ на основе Greenplum\ClickHouse. Анализ кода ПО и запросов бизнес пользователей на предмет эффективности использования ресурсов...
Глубокие знания принципов работы реляционных СУБД. Желательно знание стека технологий Greenplum\Click House (или другой mpp платформы). Желательно Hadoop.
Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первых
Внедрение Data Driven подхода. Улучшение качества данных. Анализ существующей структуры хранения данных, разработка решений по изменению структуры. Разработка хранилищ данных...
Опыт работы data engineer от 3х лет. Понимание архитектуры DWH и методологии проектирования (Data Vault). Написание сложных SQL запросов.
Опыт от 3 до 6 лет
Разработка витрин данных. Создание и оптимизация пайплайнов сбора и обработки данных. Разработка и оптимизация базового слоя хранилища данных.
Отличные знания SQL: оптимизация запросов, понимание планов запроса, внутренней работы SQL (оптимизация запросов, hash join, nested loop, типы индексов и...
Data Engineer (Middle/Senior)
до 450 000 ₽Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Разработка и поддержка пайплайнов обработки данных и машинного обучения на Python и Spark с использованием популярных фреймворков (Airflow).
Опыт промышленной разработки на Python от 2х лет. Сильные софт скиллы и умение коммуницировать между командами. Опыт работы с...
Data Engineer/ETL Engineer (middle)
от 120 000 ₽Москва
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Выстраивание и развитие процессов транспортировки, обработки и хранения данных в компании. Построение надежных и оптимальных пайплайнов обработки данных.
DWH (ClickHouse, MS SQL Server). AirFlow. Git системы. SQL, Python (pandas, numpy). Jupyter notebook, PyCharm). Умение общаться с бизнес-аналитиками.
Опыт от 1 года до 3 лет
Настроить пайплайн автоматической проверки качества данных. Написать скрипты для загрузки новых источников. Создать витрины для команды розницы и product analysis.
Уверенные знания Python и SQL. Опыт работы с: Промышленными ETL (DBT как преимущество, SAS DI, Informatica, ODI, DataStage).
Москва, Динамо, Ленинградский проспект, 31Ас1