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
No description
задачи
Define requirements with stakeholders and deliver data solutions;
Build scalable data pipelines;
Develop complex data transformations;
Design data models and analytics-ready datasets;
Implement ETL/ELT, data orchestration, and data warehousing/lakehouse solutions;
Ensure data quality and manage metadata.
требования
5+ Years of experience in Data Engineering, Analytics Engineering, or a related field;
Strong SQL skills and experience with complex data transformations;
Hands-on experience with modern data platforms such as BigQuery, Databricks, or Snowflake;
Strong experience with ETL/ELT, data orchestration, and data warehousing/lakehouse solutions;
Experience with Airflow, dbt, Spark, and streaming technologies such as Kafka or Kinesis;
Proficiency in Python;
Strong understanding of data modeling and analytics-ready datasets;
Experience working with stakeholders to define requirements and deliver data solutions;
Experience with data quality, metadata, and scalable data pipelines;
Strong English communication skills;
Ability to work with US overlap;
Nice to have: Data governance, lineage, or metadata management, cross-domain data such as customer, product, or transaction data, financial services or other data-intensive industry experience, data platform migration or evolution toward Databricks, dimensional modeling, data marts, reusable datasets, Airflow / Cloud Composer.