Middle/Middle+ Data Engineer (DWH / ETL)

24 Июля

Партнерские Вакансии

Компания "ДБ АО Сбербанк"

AO Bereke Bank продолжает развитие корпоративной платформы данных и ищет Middle/Middle+ Data Engineer в команду Data & DWH.

Мы ищем специалиста, который имеет практический опыт построения ETL/ELT процессов, умеет работать с большими объемами данных и готов участвовать в развитии промышленного хранилища данных банка.

Обязанности:

• Разработка, поддержка и оптимизация ETL/ELT процессов на Informatica PowerCenter, DEI, DBT;
• Построение и развитие витрин данных для аналитики и Data Science команд;
• Разработка и оптимизация data pipelines с большим количеством зависимостей;
• Работа с потоковой обработкой данных и интеграциями через Kafka;
• Оптимизация SQL-запросов и структуры хранения данных;
• Контроль качества и полноты данных в DWH;
• Обработка ошибок и обеспечение стабильности загрузок данных в регламентные сроки;
• Поддержание ETL/ELT документации, описания сущностей и объектов DWH в актуальном состоянии;
• Взаимодействие с аналитиками, разработчиками и смежными командами.

Требования:

• Опыт работы с базами данных: Должны быть навыки работы с SQL и NoSQL базами данных.
• Опыт в обработке и анализе больших объёмов данных ETL (Extract, Transform, Load) процессы: Знания и опыт работы с ETL инструментами
• Опыт построения и оптимизации data pipelines с большим количеством зависимостей на входе и на выходе.
• Опыт работы с системами потоковой обработки данных: Kafka
• Разработка, поддержка и оптимизация ETL/ELT процессов на Informatica PC, DEI, DBT;
• Разработка и поддержка витрин данных в интересах аналитиков/datascience;
• Обеспечение доступности данных в регламентные сроки; Оптимизация SQL запросов;
• Оптимизация структуры данных;
• Обработка ошибок и поддержание качества данных в хранилище;
• Поддержание документации по процессам ETL/ELT, сущностям и объектам DWH в актуальном состоянии

Условия:

• Участие в развитии корпоративной платформы данных и масштабных data-проектов;
• Команду, ориентированную на инженерный подход и развитие data-направления;
• ДМС после испытательного срока;
• Корпоративные программы обучения и развития.