Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Senior Data Engineer for production data pipelines
ориентир по рынку
вакансия
зп не указана
в среднем
246 218 ₽
мэтч
Загрузи резюме, чтобы видеть мэтчи с вакансией
подготовьтесь к отклику
ai-инструменты
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
DataArt provides IT services and consulting. The company is seeking a data-first professional to deliver production-ready datasets for analytics and application consumers.
задачи
Build, maintain, and enhance data pipelines and transformation workflows;
Develop and orchestrate ingestion and processing pipelines in Python and Airflow;
Develop clean, reliable, and reusable data models for downstream analytics and application consumers;
Use SQL and Snowflake to investigate data, troubleshoot issues, and implement transformations;
Translate business and downstream requirements into data models and pipeline designs;
Perform data analysis, validation, reconciliation, and data quality checks;
Troubleshoot and resolve data issues across source systems, ingestion, transformation, and serving layers;
Optimize Snowflake performance and cost through query tuning, warehouse sizing, clustering, and partitioning decisions;
Own assigned tasks and independently drive them through development, testing, and completion;
Work with business, analytics, and engineering teams to deliver production-ready solutions.
требования
Strong SQL and data analysis skills;
Strong hands-on experience with Snowflake;
Hands-on experience with dbt and modern ELT and data transformation practices;
Strong experience with Python and Airflow;
Solid understanding of data modeling, including dimensional modeling and fact and dimension structures;
Strong experience with AWS cloud services;
Ability to understand unfamiliar datasets and identify relationships, data quality issues, and transformation requirements;
Experience debugging and supporting existing data pipelines in production;
Ability to work independently in a fast-paced environment and deliver tasks with limited supervision.