Big data engineer
В архиве с 29 октября 2016
Требуемый опыт работы: более 6 лет
Полная занятость, полный день
Москва
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первых
Проектировать и создавать pipeline-ы обработки данных. Подготавливать и наполнять витрины данных для визулизации продуктовой аналитики. Тестировать и мониторить качество...
Хорошие знания Scala. Отличные знание SQL, Spark. Умение работать с OLTP/OLAP базами. Базовые знания Python. Опыт работы с Docker...
Senior Data Engineer
от 400 000 ₽Опыт от 3 до 6 лет
Формировать прогрессирующую систему анализа данных на продукте и масштабировать кросс-продуктовую аналитику. Улучшать систему качественного, количественного анализа данных.
Знание статистики и математический бекграунд. Навыки владения инструментами: Hadoop, Spark, Python, SQL. Оценка и знание сложностей и оценок алгоритмов.
Опыт более 6 лет
Можно из дома
Техническое развитие даты. Функции этого направления - обеспечить наличие и консистентность данных из систем источников в едином месте для создания аналитической...
Знания принципов работы БД, построения ХД. Опыт разработки ETL процессов (NiFi, Flink). Имеет опыт работы с системами контроля версий (Git).
Опыт от 3 до 6 лет
Анализ исходных систем, и методов интеграции с ними. Участие в разработке проектных решений на интеграцию. Разработка и оптимизация процессов интеграции...
Релевантный опыт работы от 3 лет. Уверенное владение Python, опыт работы с FastAPI (или другим web фреймворком). Опыт работы с...
Москва, Баррикадная и еще 2
Опыт от 3 до 6 лет
Внедрение ETL-процессов на Airflow. Создание витрин данных. Участие в построении DWH. Участие в проектировании модели данных. Администрирование существующих BI...
Уверенное знание SQL. Знание Python. Умение организовывать ETL-процессы. Опыт построения DWH. Опыт проектирования модели данных. Опыт работы с большими...
Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Анализировать источники данных. Создавать процессы интеграции данных в DWH. Создавать процессы обновления данных внутри DWH. Помогать аналитикам с созданием витрин.
Опыт работы в DWH, Python, SQL в совершенстве. Понимание архитектуры построения хранилищ. Знание отличия Anchor от Data Vault.
Москва