Data engineer
В архиве с 10 июля 2019
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, полный день
Москва, Лужники, Спортивная, Усачёва улица, 33с1
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
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).
Работодатель сейчас онлайн
Опыт от 3 до 6 лет
Проектирование, разработка и поддержка витрины данных для целей маркетинговых промо-кампаний. Операционализация моделей машинного обучения от команды DS.
Знания SQL. Опыт работы с Docker обязателен. Понимание жизненного цикла разработки ПО, культуры CI/CD. Опыт создания и оптимизации Spark...
Data Engineer/Дата Инженер/Инженер Данных
230 000 – 270 000 ₽Москва, Белорусская и еще 2
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Мероприятия для поддержания хорошего настроения (корпоративы, презентации новых IT-продуктов, сюрпризы). ∙ Разработка архитектуры решений по загрузке данных в кластер. ∙
Необходимые навыки: ∙ Отличное знание Python. ∙ Опыт работы c Spark, Hadoop, Hive. ∙ Отличное знание SQL. ∙ Понимание и интерес к области больших...
Работодатель сейчас онлайн
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.
Опыт от 3 до 6 лет
Загружать и обрабатывать в DWH данных внутренних и внешних систем (стек Kafka, PySpark, Hadoop, Clickhouse, AirFlow). Принимать участие в построении...
Опыт обработки больших данных, знание принципов работы БД и методологий моделирования. Продвинутый уровень владения Spark, Python, Apache AirFlow, SQL.
Москва, Лужники, Спортивная, Усачёва улица, 33с1