У роли понятный фокус на Data Engineering, современный стек и полезные возможности обучения, но сначала нужно работать из офиса, а домен ставок подходит не всем.
Домен ставок
Современный стек
Поддержка обучения
?Гибрид после испытательного
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Data Engineer (Apache Airflow): Разработка и оркестрация ETL/ELT-пайплайнов, интеграция источников данных и развитие DWH с аналитическими витринами с акцентом на Apache Airflow, dbt, Trino и Apache Iceberg. Focus on оптимизацию SQL и производительности хранилища, автоматизацию проверок качества данных, мониторинг аномалий и поддержку интеграций.
Локация: Минск, проспект Независимости, 173. Работа на месте работодателя; после испытательного срока доступен гибридный формат.
Компания
Betera развивает проекты и сервисы на рынке Беларуси.
Что делать
Проектировать, разрабатывать и оптимизировать ETL/ELT-пайплайны с Apache Airflow и dbt.
Интегрировать внешние и внутренние источники данных: REST API, базы данных, Kafka, Web Scraping и Google Sheets.
Проектировать и развивать DWH и аналитические витрины на Trino и Apache Iceberg в S3.
Настраивать проверки качества данных, мониторинг аномалий и алертинг.
Оптимизировать SQL-запросы и процессы обработки данных, поддерживать существующие пайплайны и устранять проблемы.
Вести документацию по архитектуре данных, слоям DWH и интеграциям.
Требования
От 3 лет опыта в Data Engineering.
Уверенное знание SQL: сложные запросы, оконные функции, агрегации, планы выполнения и оптимизация запросов.
Уверенное владение Python для работы с API, библиотеками обработки данных и автоматизацией.
Практический опыт построения и оркестрации пайплайнов в Apache Airflow.
Практический опыт работы с dbt: модели, макросы и тесты.
Понимание проектирования DWH, построения слоев данных и подходов Data Vault, Kimball и Inmon.
Практический опыт настройки проверок Data Quality.
Базовые навыки работы с Docker и Git.
Хорошо, если есть
Опыт системного анализа источников данных и преобразования структуры данных в аналитическую модель.
Понимание хранения данных в объектных хранилищах, опыт работы с AWS S3, Apache Iceberg или Delta Lake.
Опыт работы с Trino, Presto или ClickHouse.
Опыт работы с каталогами данных: Project Nessie, Apache Polaris или AWS Glue.
Базовый опыт работы с PySpark, Apache Kafka и Kubernetes, включая KubernetesPodOperator.
Опыт взаимодействия с BI-системами Apache Superset, Power BI или Tableau.
Культура и преимущества
Полная занятость, график 5/2 с 10:00 до 18:00; гибридный формат после испытательного срока.
Конкурентная заработная плата и бонусы.
5 Days Off и 16 Hours off для решения личных дел в рабочее время.
Современный офис с зонами отдыха и спортивной инфраструктурой.
Оплата внешнего обучения, внутренняя база знаний, компенсация транспорта, медицинской страховки и занятий спортом.
Корпоративные, спортивные, волонтерские и экологические инициативы.
Процесс найма
Для отклика необходимо отправить CV.
Если опыт соответствует требованиям, с кандидатом свяжутся в течение недели.
Будьте осторожны
Если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого. Это мошенники. Обязательно жмите «Пожаловаться» или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →