Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Задачи:
— Проектировать, строить и оптимизировать масштабируемые AWS-решения для данных с использованием Databricks, включая архитектуры Lakehouse с Delta Lake и Unity Catalog.
— Разрабатывать пакетную и потоковую обработку данных с использованием Apache Spark, Flink, Kafka, Amazon MSK и Kinesis.
— Руководить интеграцией и миграцией данных (сопоставление источников и целей, загрузка, трансформация и обеспечение качества данных).
— Вести архитектуру платформы данных, моделирование данных и лучшие инженерные практики для масштабируемости, надежности и долгосрочной поддержки.
— Создавать и управлять автоматизированными рабочими процессами и конвейерами данных с использованием Databricks Workflows, Apache Airflow, MWAA, Snowflake и Amazon Redshift.
— Наставлять команды инженеров данных и переводить бизнес-требования в технические решения, дорожные карты и планы поставки.
Требования:
— Подтвержденный опыт работы Lead Data Engineer с масштабируемыми платформами и конвейерами данных.
— Практические навыки пакетной и потоковой обработки с Apache Spark, Flink, Kafka, Amazon MSK или Kinesis.
— Сильный опыт работы с AWS и Databricks, включая Delta Lake, Unity Catalog, Workflows и Jobs.
— Продвинутый уровень SQL и владение Python (предпочтительно), Scala или Java.
— Опыт оркестрации рабочих процессов данных с Databricks Workflows, Apache Airflow или MWAA.
— Английский язык на уровне не ниже Upper-intermediate.
Условия:
— Удаленная или офисная модель работы.
— Работа в инновационной среде на протяжении всего жизненного цикла решения.
— Возможность изучать новые технологии и делиться знаниями в инженерном сообществе.
— Руководящая роль с наставничеством и поддержкой команды.
Процесс найма:
— Подать заявку через форму.
— Связь с рекрутером и этапы интервью.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.