СЕ
Сентрас Капитал
Data Engineer
Компенсация600 000–800 000 KZT
СИГНАЛ JOBRADAR80/100Нормальный 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 подтверждение25 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
Описание вакансии
Привет, на связи компания Centras! Мы находимся в поиске талантливого Data Engineer, который присоединится к новому отделу DataHub!
Вместе с командой вы будете создавать централизованную платформу для сбора, интеграции и подготовки данных холдинга, обеспечивая ими бизнес-продукты, аналитику и принятие решений на основе данных.
Обязанности
- Разрабатывать и поддерживать ETL / ELT -пайплайны для централизованного сбора данных из различных источников холдинга.
- Интегрировать данные из БД, API , файлов, внешних систем и внутренних сервисов .
- Проектировать и развивать модели данных для аналитических и продуктовых задач.
- Создавать и оптимизировать DWH / Data Lake / Data Mart решения.
- Обеспечивать качество, целостность и актуальность данных.
- Автоматизировать процессы загрузки, трансформации и обработки данных.
Требования
- Опыт работы Data Engineer / ETL Developer / Analytics Engineer от 1 года .
- SQL : запросы, CTE, оконные функции, оптимизация.
- Знание Python для обработки данных и автоматизации.
- Опыт построения и поддержки ETL / ELT -пайплайнов .
- Понимание принципов построения DWH , Data Lake и витрин данных .
- Опыт работы с реляционными БД — PostgreSQL / MySQL / ClickHouse или аналогами.
- Понимание принципов моделирования данных и построения аналитических моделей.
- Опыт работы с Git и понимание основных принципов CI/CD.
Будет преимуществом:
- Опыт работы с Apache Airflow или другими оркестраторами.
- Опыт работы с Yandex Cloud / AWS / GCP .
- Опыт с ClickHouse, Greenplum, BigQuery, Spark.
- Опыт построения Data Lake / Lakehouse.
- Знание Kafka и принципов потоковой обработки данных.
- Опыт работы с dbt.
- Понимание Data Governance, MDM и Data Quality.
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.
ИсточникHeadHunter / IT / KZ