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
The company is a European technology company undergoing a major data platform transformation. Its data platform is being built and modernised with Databricks at the centre of the architecture.
задачи
Design and build scalable data pipelines within Databricks;
Develop production-grade workloads using PySpark, Python and SQL;
Work extensively with Delta Lake and Lakehouse architecture;
Support the migration of existing workloads into Databricks;
Optimise Spark workloads and improve pipeline performance;
Build reliable ETL/ELT processes across large datasets;
Work with Data Scientists, Analytics Engineers and Cloud Engineers;
Implement data quality, testing and monitoring;
Contribute to the wider architecture and technical direction of the platform.
требования
5+ Years of experience in Data Engineering;
Strong hands-on Databricks experience;
Excellent PySpark, Python and SQL skills;
Strong understanding of Delta Lake and Lakehouse architecture;
Experience building and optimising production data pipelines;
Experience working with Azure, AWS or GCP;
Experience working within large-scale data environments;
Ability to operate independently and hit the ground running.
.svg)
