Позиция размещена от имени партнёрской компании, которая управляет всеми заявками и последующими этапами.
Партнёр ищет Senior Data Engineer – Data Analytics & BI в США.
Обязанности
Сортировать запросы на данные о людях, отчётность и ad hoc анализ, расставлять приоритеты и сообщать реалистичные сроки поставки заинтересованным сторонам.
Проектировать, разрабатывать, автоматизировать и поддерживать масштабируемые ETL/ELT пайплайны, которые принимают, преобразуют, валидируют и доставляют данные из различных внутренних и внешних источников.
Создавать self-service отчёты, дашборды и визуализации данных, которые передают значимые KPI и позволяют руководителям выявлять инсайты и принимать обоснованные решения.
Сотрудничать с заинтересованными сторонами для определения требований к отчётности и постоянного улучшения основных дашбордов, аналитических решений и данных продуктов.
Использовать SQL, Python, Tableau, Jupyter Notebook и связанные технологии для извлечения, организации, анализа и визуализации данных из нескольких источников.
Сотрудничать с Data Engineering, Data Science и другими кросс-функциональными командами для применения эффективных практик в сборе данных, архитектуре пайплайнов, аналитике и разработке решений.
Проверять целостность данных, расследовать проблемы качества данных и устанавливать процессы, улучшающие точность, согласованность и надёжность отчётности и аналитики.
Оптимизировать ETL-процессы через эффективную архитектуру, оптимизацию кода и улучшение производительности.
Предоставлять руководство и коучинг конечным пользователям по интерпретации метрик, использованию дашбордов и эффективному применению данных.
Документировать требования к отчётности, технические проекты, определения данных, операционные процедуры и изменения в аналитических решениях.
Участвовать в on-call обязанностях, мониторить системы данных и реагировать на операционные проблемы для поддержания надёжности и доступности.
Следить за новыми практиками data engineering, аналитическими технологиями, облачными платформами и отраслевыми трендами.
Требования
8+ лет профессионального опыта с SQL, включая оптимизацию сложных запросов и крупномасштабные реляционные и колоночные базы данных.
5+ лет практического опыта Python, ориентированного на data engineering, включая разработку пайплайнов, автоматизацию и преобразование данных.
8+ лет опыта разработки кастомных отчётов, дашбордов и визуализаций с использованием Tableau или сопоставимых BI-инструментов.
Сильный опыт управления данными, включая валидацию, аудит и сверку данных и отчётов в нескольких системах.
Практический опыт с облачными платформами данных, такими как AWS, Azure или Google Cloud Platform, а также с распределёнными технологиями, такими как Spark или Hadoop.
Сильное знание реляционных СУБД и знакомство с NoSQL технологиями, такими как MongoDB или Cassandra.
Опыт с инструментами оркестрации и трансформации данных, такими как Apache Airflow и dbt.
Опыт с Apache Hive и Presto для крупномасштабной распределённой обработки запросов.
Опыт поддержки крупномасштабных инициатив по миграции данных.
Знакомство с концепциями машинного обучения, алгоритмами и рабочими процессами data science.
Понимание принципов DevOps и их применения к управлению данными, развёртыванию и операционным процессам.
Опыт наставничества или коучинга младших инженеров и аналитиков.
Степень бакалавра или магистра в области информатики, математики, статистики, инженерии, социальных наук, физических наук или другой дисциплины, акцентирующей анализ и визуализацию данных, или эквивалентный профессиональный опыт.
Отличные коммуникативные и презентационные навыки.
Сильные навыки технической документации.
Комфорт в работе в неоднозначных, быстро меняющихся средах.
Приверженность инженерному совершенству.
Способность эффективно работать с распределёнными командами и общаться через инструменты удалённого сотрудничества и видеоконференций.
Условия
Конкурентоспособная компенсация, указанная примерно на уровне $135,000.
Удалённый формат работы.
Возможности непрерывного профессионального развития и обучения.
Доступ к возможностям обучения и отраслевым сертификациям.
Сотрудничество с опытными специалистами в области данных, инженерии, аналитики и технологий.
Комплексные льготы, направленные на поддержку профессионального и личного благополучия сотрудников.
Среда сотрудничества и инклюзивности, ориентированная на профессиональный рост.
Возможности работать над крупномасштабными инициативами в области данных, аналитики, облачных технологий и бизнес-аналитики.
Культура, подчёркивающая непрерывное обучение, командную работу, инклюзивность и развитие сотрудников.