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
data engineer e-commerce and marketplace platforms
ориентир по рынку
вакансия
зп не указана
в среднем
254 966 ₽
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
The client is a global e-commerce and marketplace platform operating across North America and multiple international regions. It manages merchant transactions, payments, promotions, and financial operations, supporting millions of customers and partners worldwide.
задачи
Develop and maintain data pipelines using SQL-based ELT patterns across Bronze, Silver, and Gold layers;
Implement data ingestion from multiple sources into BigQuery;
Build and optimize transformation logic for the curated Mart Silver layer;
Ensure reprocessing and idempotency so pipelines can be reliably rerun from Bronze;
Support Airflow DAG development for orchestration and monitoring;
Optimize BigQuery performance and cost;
Contribute to metadata, lineage, and documentation in the data catalog;
Support testing, reconciliation, and parallel run validation during migration from legacy systems;
Troubleshoot pipeline failures and support monitoring and alerting processes.
требования
Experience designing and building data pipelines using SQL-based ELT patterns;
Experience ingesting data from SFTP, APIs, and databases into BigQuery;
Experience with dimensional modeling, including fact and dimension tables, SCD handling, and surrogate key logic;
Experience integrating data quality checks into pipeline execution, including row counts, reconciliation, and validations;
Experience developing Apache Airflow DAGs for orchestration, scheduling, and monitoring;
Experience optimizing BigQuery performance and cost through partitioning, clustering, and query tuning;
Experience with CI/CD using Git, Flyway, and Jenkins;
Experience with schema evolution and deployment practices;
Experience integrating data with downstream systems such as ERP and reporting tools.