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
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Exadel is an AI-first global technology company with over 25 years of engineering leadership, more than 2,000 team members, and over 500 active projects serving Fortune 500 clients, including HBO, Microsoft, Google, and Starbucks.
задачи
Review available data sources, access patterns, interfaces, and integration options;
Assess data availability, quality, completeness, and readiness for prioritized use cases;
Identify ingestion, ETL/ELT, API, and system integration requirements;
Validate whether proposed AI, automation, and reporting use cases are technically feasible;
Identify implementation risks, blockers, dependencies, and assumptions;
Support platform recommendation with implementation-level input;
Provide rough sizing for Phase 2 build activities;
Help distinguish what can be piloted quickly versus what requires deeper platform work;
Support technical documentation for final recommendations.
требования
Strong hands-on data engineering or backend engineering background;
Experience with ETL/ELT, data pipelines, APIs, cloud data services, and enterprise integrations;
Working knowledge of Azure, Databricks, Microsoft Fabric, AWS, or comparable platforms;
Ability to assess data readiness and implementation feasibility;
Experience supporting architecture and discovery phases;
Ability to communicate technical risks clearly to non-technical stakeholders;
Upper-Intermediate English level;
Nice to have: ERP, CRM, MES, finance, reporting, or operational systems integration, experience with data quality, master data, data ingestion, and platform modernization, exposure to AI/ML or GenAI implementation prerequisites.