Data Engineer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Data Engineer для разработки enterprise-платформ данных, сервисов и пайплайнов совместно с командой и клиентами. Роль требует не только инженерных навыков, но и сильных коммуникаций и клиентского сервиса.

Задачи

• Проектировать и руководить миграцией сред обработки данных с фокусом на производительность и надёжность
• Анализировать ETL-джобы, workflow, BI-инструменты и отчёты
• Отвечать на технические вопросы по кастомизации, интеграции, enterprise-архитектуре и функциональности data-продуктов
• Строить решения для баз данных и хранилищ в облаке (преимущественно AWS, альтернативно Azure, GCP)
• Поддерживать Agile-процесс разработки
• Развивать практику Data Exploitation компании

Требования

• Активный DHS CBP Public Trust Clearance или выше
• 2–4 года коммерческой разработки ПО
• 2–4 года опыта в Data Engineering
• Опыт с big data инструментами: Hadoop, Spark, Kafka
• Опыт с реляционными SQL и NoSQL базами, включая Postgres и Cassandra
• Опыт с инструментами пайплайнов и workflow: Azkaban, Luigi, Airflow
• Опыт с AWS-сервисами: EC2, EMR, RDS, Redshift (или аналоги в Azure)
• Опыт с системами потоковой обработки: Storm, Spark-Streaming
• Опыт с поисковыми инструментами: Solr, Lucene, Elasticsearch
• Опыт со скриптовыми языками: Python, Java, C++, Scala
• Продвинутое знание SQL, написание и оптимизация запросов
• Опыт с очередями сообщений, потоковой обработкой и масштабируемыми big data хранилищами
• Опыт обработки и извлечения ценности из больших разрозненных датасетов
• Опыт работы со структурированными и неструктурированными данными
• Опыт построения сложных запросов для анализа данных
• Опыт с инструментами и процессами моделирования данных
• Опыт проектирования систем данных (транзакционных и хранилищ)
• Опыт агрегации данных и подготовки отчётности из множества датасетов
• Опыт работы в Agile
• Опыт поддержки команд разработчиков и data scientists, создающих веб-интерфейсы, дашборды, отчёты и ML-модели

Навыки

• Python
• AWS
• Hadoop
• Spark
• Kafka
• Postgres
• Cassandra
• Azkaban
• Luigi
• Airflow
• EC2
• EMR
• RDS
• Redshift
• Azure
• GCP
• Storm
• Spark-Streaming
• Solr
• Lucene
• Elasticsearch
• Java
• C++
• Scala
• SQL
• NoSQL