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 operates in the Software Development, Technology, Information and Internet, Data Infrastructure and Analytics industry. It contributes to the modernization of data infrastructure and enables advanced analytics capabilities.
задачи
Design, develop, and optimize data pipelines to ingest, transform, and load data from various sources into target systems;
Implement and maintain ETL/ELT processes to support data warehousing and analytics initiatives;
Ensure data integrity, consistency, and security across all data assets and systems;
Monitor pipeline performance, troubleshoot issues, and implement improvements to enhance efficiency and reliability;
Collaborate with data scientists, analysts, and other stakeholders to understand requirements and deliver high-quality data solutions.
требования
Experience with SQL, Python, or Scala for data engineering tasks;
Proficiency in data pipeline tools such as Apache Airflow, Spark, or similar frameworks;
Knowledge of cloud platforms such as AWS, GCP, or Azure and their data services;
Familiarity with data modeling, data warehousing concepts, and schema design;
Strong problem-solving skills and ability to work in a fast-paced, collaborative environment.