Data Engineer (ETL)
В архиве с 10 июня 2023
Требуемый опыт работы: 1–3 года
Полная занятость, полный день
Москва
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первых
Поддержка хранилищ данных и ETL процессов. Поддержка инфраструктуры и инструментов для разработки и запуска ETL процессов. Мониторинг работоспособности инфраструктуры и...
Опыт в администрировании и построении ETL процессов от 3 лет. Отличные знания SQL, умение писать сложные, оптимизированные запросы.
Опыт от 1 года до 3 лет
Обобщаем все клиентские взаимодействия с компанией в одну историю, под одним универсальным идентификатором. Прогнозируем и корректируем общую выручку от клиента...
Клиентский опыт: Проработал от 2-х лет на должности data engineer. Знаешь SQL на высоком уровне (в т. ч.
Работодатель сейчас онлайн
Опыт от 1 года до 3 лет
Настроить пайплайн автоматической проверки качества данных. Написать скрипты для загрузки новых источников. Перевести штатные процедуры и рутинную работу в Airflow.
Высшее профильное (инженерное) образование. Крепкие знания SQL (оптимизация запросов, физические соединения таблиц). Опыт работы с промышленными ETL (SAS DI как...
Работодатель сейчас онлайн
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первых
Исследование и обогащение данных. Разработка витрин данных и поставка для аналитического контента. Разработка регулярной аналитики (дашборды). Реализация ad-hoc запросов.
Высшее техническое образование. Опыт в построении хранилищ данных, понимание особенностей архитектуры хранилищ данных. Знание SQL, в т.ч.
Опыт от 1 года до 3 лет
Анализ требований к витринам данных (взаимодействие с владельцем продукта, BI-разработчиками, data scientist-ами). Поиск и исследование источников данных для...
Опыт разработки на Spark, Scala/Python от 2 лет. Знание стека: Hadoop, Airflow, PostgreSQL, Kafka.
Работодатель сейчас онлайн
Data Engineer
от 220 000 ₽Москва
Опыт от 1 года до 3 лет
Разрабатывать и сопровождать решения для пакетной и потоковой выгрузки данных из корпоративных и внешних систем в аналитическое хранилище (основной стек...
Опыт обработки больших данных, знание принципов работы БД и методологий моделирования. Продвинутый уровень владения Spark, Python, Apache AirFlow, SQL.