Инженер по обработке данных (Data Engineer)
В архиве с 8 марта 2018
Требуемый опыт работы: 1–3 года
Полная занятость, полный день
Москва
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Москва, Маяковская и еще 2
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Разрабатывать витрины данных и заниматься их продуктивизацией. Искать новые источники, проводить анализ их качества и влияние на модели.
Высшее техническое образование. Релевантный опыт работы от 2 лет. Уметь уверенно работать с реляционными (SQL) базами данных, принимать архитектурные решения.
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Разработка и оптимизация схем данных для нашей Data-Warehouse архитектуры, с акцентом на Data Vault или Anchor модели.
Опыт работы в роли Data Engineer не менее 2 лет. Значительный опыт в разработке архитектуры Data-Warehouse, включая рефакторинг модели...
Data Engineer
130 000 – 160 000 ₽Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Разработка хранилищ данных, витрин данных. Проектирование, разработка и поддержка ETL-процессов. Контроль качества загружаемых данных (ручные и автоматические тесты DQ).
Опыт в языках программирования: SQL, Python. Опыт работы с одним или несколькими СУБД: PostgreSQL, Clickhouse, Greenplum, MS SQL Server.
Опыт от 1 года до 3 лет
Откликнитесь среди первых
Исследуем вопросы эффективности и ищем закономерности в поведении команд, проверяем гипотезы. Формулируем и внедряем метрики оценки эффективности производства.
Опыт работы в области DS от 3-х лет. Знания в области теории вероятностей, статистики, оптимизации, численных методов.
Опыт от 1 года до 3 лет
Откликнитесь среди первых
Проектировать и создавать pipeline-ы обработки данных. Подготавливать и наполнять витрины данных для визуализации продуктовой аналитики. Тестировать и мониторить качество...
Хорошие знания Scala. Отличные знание SQL, Spark. Умение работать с OLTP/OLAP базами. Базовые знания Python. Опыт работы с Docker...
Опыт от 1 года до 3 лет
Вести разработку и оптимизацию ETL процессов поставки данных. Проектировать структуру хранилища данных. Участвовать в создании и развитии data-продуктов команды.
Продвинутый уровень работы с Python для анализа больших объемов данных (pandas, numpy, regexp, SQLAlchemy/psycopg). Знание SQL на продвинутом уровне...
Москва