← К каталогу
BE

Betera

Data Engineer (Middle)

ГибридMiddleМинск, Беларусь1 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение3 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Betera — это больше, чем работа. Мы — команда профессионалов , которые создают тренды, вдохновляют друг друга на амбициозные цели и достигают успеха на рынке Беларуси вместе. Здесь каждый может гордиться тем, что делает, реализовывать свои идеи и расти в окружении единомышленников.

Мы стремительно развиваемся и готовы делиться опытом и знаниями. Если для тебя важно быть с лидерами, в центре внимания, создавать значимые проекты и двигать индустрию вперед, будем рады видеть тебя в нашей команде!

Сейчас мы в поиске Data Engineer (Middle), присоединяйся!

Что будет входить в твои задачи:

  • Разрабатывать и оркестрировать пайплайны: проектировать и оптимизировать ELT/ETL-процессы с использованием Apache Airflow и dbt;
  • Интегрировать внешние и внутренние источники данных: REST API, базы данных, Kafka, Web Scraping, Google Sheets;
  • Проектировать и развивать DWH и аналитические витрины на базе Trino / Apache Iceberg в S3;
  • Обеспечивать качество данных: разрабатывать автоматические проверки (dbt tests, Soda / Great Expectations), настраивать мониторинг аномалий и алертинг;
  • Оптимизировать SQL-запросы и процессы обработки данных, повышать производительность DWH;
  • Поддерживать существующие пайплайны и интеграции, находить и устранять возникающие проблемы;
  • Вести техническую документацию по архитектуре данных, слоям DWH и интеграциям.

Наши ожидания:

  • От 3 лет опыта в Data Engineering ;
  • Уверенное знание SQL: сложные запросы, оконные функции, агрегации, понимание планов выполнения и оптимизации запросов;
  • Уверенное владение Python для задач Data Engineering: работа с API, библиотеками обработки данных и написание скриптов автоматизации;
  • Практический опыт построения и оркестрации пайплайнов в Apache Airflow;
  • Практический опыт работы с dbt: модели, макросы, тесты;
  • Понимание принципов проектирования DWH и построения слоев данных; знание подходов Data Vault, Kimball / Inmon;
  • Практический опыт настройки проверок Data Quality;
  • Базовые навыки…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / IT / BY