Data Engineer

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

Data Engineer в команду для разработки корпоративных data-платформ, сервисов и пайплайнов, а также работы с клиентами. Требуется технолог с сильными навыками коммуникации и страстью к данным и решению сложных задач.

Задачи

• Руководить и проектировать миграцию data-окружений с акцентом на производительность и надёжность
• Анализировать и разбираться в ETL-джобах, workflow, BI-инструментах и отчётах
• Отвечать на технические вопросы по кастомизации, интеграции, корпоративной архитектуре и функциональности data-продуктов
• Создавать решения для баз данных и хранилищ в облаке (предпочтительно AWS, альтернативно Azure, GCP)
• Поддерживать Agile-цикл разработки ПО
• Участвовать в развитии практики Data Exploitation

Требования

• Возможность занимать должность с уровнем public trust для правительства США
• 2–4 года коммерческого опыта разработки ПО и страсть к решению сложных задач
• 2–4 года прямого опыта в Data Engineering с инструментами: Hadoop, Spark, Kafka и др.
• Опыт с реляционными SQL и NoSQL базами, включая Postgres и Cassandra
• Опыт с инструментами пайплайнов и workflow: Azkaban, Luigi, Airflow и др.
• Опыт с облачными сервисами AWS: EC2, EMR, RDS, Redshift (или эквиваленты Azure)
• Опыт с системами потоковой обработки данных: Storm, Spark-Streaming и др.
• Опыт с поисковыми инструментами: Solr, Lucene, Elasticsearch
• Опыт со скриптовыми языками: Python, Java, C++, Scala и др.
• Продвинутое знание SQL, написание и оптимизация запросов, работа с реляционными БД
• Опыт с очередями сообщений, потоковой обработкой и масштабируемыми big data хранилищами
• Опыт обработки и извлечения ценности из больших разрозненных наборов данных
• Опыт работы со структурированными и неструктурированными данными для анализа
• Опыт построения сложных запросов для анализа результатов
• Опыт с инструментами и процессами моделирования данных
• Опыт проектирования data-систем (транзакционных и хранилищ)
• Опыт агрегации результатов и подготовки отчётности из множества наборов данных
• Опыт работы в Agile-среде
• Опыт поддержки проектных команд разработчиков и data scientist'ов, создающих веб-интерфейсы, дашборды, отчёты и ML-модели

Навыки

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