Data engineer
В архиве с 10 июля 2019
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, полный день
Москва, Лужники, Спортивная, Усачёва улица, 33с1
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Data Engineer/Дата Инженер/Инженер Данных
230 000 – 270 000 ₽Москва, Белорусская и еще 2
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Мероприятия для поддержания хорошего настроения (корпоративы, презентации новых IT-продуктов, сюрпризы). ∙ Разработка архитектуры решений по загрузке данных в кластер. ∙
Необходимые навыки: ∙ Отличное знание Python. ∙ Опыт работы c Spark, Hadoop, Hive. ∙ Отличное знание SQL. ∙ Понимание и интерес к области больших...
Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Анализировать источники данных. Создавать процессы интеграции данных в DWH. Создавать процессы обновления данных внутри DWH. Помогать аналитикам с созданием витрин.
Опыт работы в DWH, Python, SQL в совершенстве. Понимание архитектуры построения хранилищ. Знание отличия Anchor от Data Vault.
Опыт от 3 до 6 лет
Загружать и обрабатывать в DWH данных внутренних и внешних систем (стек Kafka, PySpark, Hadoop, Clickhouse, AirFlow). Принимать участие в построении...
Опыт обработки больших данных, знание принципов работы БД и методологий моделирования. Продвинутый уровень владения Spark, Python, Apache AirFlow, SQL.
Senior Data Engineer
до 450 000 ₽Москва, Белорусская и еще 1
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Предстоит работать с высоконагруженной инфраструктурой, повышать надежность, производительность и расширяемость пайплайнов данных, проектировать и разрабатывать модели данных и отчетность для...
Lead Data Engineer
500 000 – 600 000 ₽Москва, Белорусская и еще 1
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Предстоит работать с высоконагруженной инфраструктурой, повышать надежность, производительность и расширяемость пайплайнов данных, проектировать и разрабатывать модели данных и отчетность для...
Опыт от 1 года до 3 лет
Разработкой и поддержкой витрин данных на BigData технологиях в кластере Hadoop. Проектированием и разработкой ETL-потоков с использованием Java, Spark.
Уверенные знания SQL. Знание Java Core + Spring, Spark. Опыт работы с Hadoop, понимание архитектуры и инструментов кластера.
Москва, Лужники, Спортивная, Усачёва улица, 33с1