Data Engineer
В архиве с 2 августа 2023
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, полный день
Москва, Кутузовская, Поклонная улица, 3
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Москва, Новокузнецкая и еще 2
Опыт от 3 до 6 лет
Сбор, обработка и парсинг "сырых" данных. Поддержка и развитие корпоративного хранилища данных. Определение потребностей и требований бизнес-пользователей.
Опыт проектирования и разработки архитектуры БД. Опыт работы c MPP системами (Greenplum). Опыт разработки Python и Java/Scala.
Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первых
Можно из дома
Работой с DWH, проектированием схем для хранения данных. Загрузкой данных из различных источников (как внутренние БД, так и внешние аналитические...
Понимание принципов организации хранилищ данных, принципов работы колоночных БД. Уверенное знание SQL, умение строить сложные запросы и оптимизировать производительность.
Опыт от 1 года до 3 лет
Создавать и улучшать процессы обработки данных (NiFi, Airflow, SQL). Оптимизировать запросы к данным (партиционирование, индексы, дистрибьюция, ... ). Делать витрины (Greenplum, Clickhouse, ... ).
Уровень: Middle / Senior. Знания принципов работы БД, построения ХД. Опыт разработки ETL процессов (NiFi, Pentaho, Informatica, SSIS, Spark).
Москва, Кутузовская
Опыт от 1 года до 3 лет
Отклик без резюме
Разворачивание новых БД. Построение витрин. Оптимизация запросов приложений. Внедрение ETL-процессов.
Знание Python. Написание сложных SQL запросов и их оптимизация. Опыт создания ETL процессов. Опыт работы с Hadoop, Airflow, dbt.
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первых
Работаем в тесной кооперации с бизнес-аналитиками и дата-сайентистами, чтобы максимально быстро доставить необходимые данные. Обязанности. Поиск и анализ...
Обязательно: опыт разработки SQL-запросов или SPARK API. Желательно (будет плюсом): O Опыт разработки сложных SQL-запросов (несколько и более...
Москва, Аэропорт
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первых
Активное взаимодействия с продуктовыми командами для решения собственных задач. Продвижение культуры работы с данными внутри команды и за её пределами.
Опыт самостоятельного ведения проектов, прямого общения с бизнесом. Опыт продвижения своих идей, внедрения новых процессов работы с данными.