Описания нет
вчера
data engineer in analytics warehousing
ориентир по рынку
вакансия
зп не указана
в среднем
205 544 ₽
мэтч
Загрузи резюме, чтобы видеть мэтчи с вакансиейЗагрузи резюме, чтобы видеть мэтч с вакой
подготовься к отклику
ai-инструментыЧтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузи резюме
описание
задачи
- Build the DWH and data marts
- Optimize ETL pipelines
- Work with business analysts to turn their requests into clear tasks
- Describe business domains and design the logical model
- Set up data transfers from external sources
- Help decide how the analytics warehouse architecture develops
требования
- Strong SQL skills and experience optimizing queries
- At least one year of experience with an MPP database: Vertica, ClickHouse, or Greenplum
- Experience with dbt, Trino, Git, and Airflow
- Solid understanding of warehouse modeling, including normal forms, star schema, and Data Vault
- Experience working with AI
условия
- Flexible schedule
- Health insurance (DMS) starts in the first month
- Discounts at the Yasno counseling service
- One extra paid day off
- Internal training in soft skills and leadership
- Corporate discounts on Skyeng classes
- Corporate rates on hotels and travel
- ETG is an accredited IT company
навыки
Глобальная travel-tech компания, развивающая платформы бронирования для туристов, бизнеса и travel-партнёров.
Если просят выйти из iCloud, прислать код из SMS, запустить или установить что-то, перевести деньги — не соглашайся: это мошенничество.
похожие вакансии
статьи для разработчиков
N+1 запросов в ORM: как найти проблему в логах и профилировщике и исправить её без переписывания слоя данных
Кэширование в backend-сервисах: стратегии cache-aside, write-through и когда кэш становится проблемой
Event-driven architecture простыми словами: как сервисы общаются через события и когда это оправдано
статьи для разработчиков
N+1 запросов в ORM: как найти проблему в логах и профилировщике и исправить её без переписывания слоя данных
Кэширование в backend-сервисах: стратегии cache-aside, write-through и когда кэш становится проблемой
Event-driven architecture простыми словами: как сервисы общаются через события и когда это оправдано