4+ года коммерческого опыта в Data Engineering. Уверенное знание AWS: S3, Glue, Athena, Lake Formation/IAM, Lambda, Step Functions.
Требования:
— 4+ года коммерческого опыта в Data Engineering.
— Уверенное знание AWS: S3, Glue, Athena, Lake Formation/IAM, Lambda, Step Functions.
— Опыт построения data lake/lakehouse с нуля (Parquet, Iceberg/Delta/Hudi, партиционирование).
— Python (PySpark) и продвинутый SQL.
— Интеграция MySQL/PostgreSQL, CDC через AWS DMS или аналоги.
— Оркестрация: Airflow (MWAA), Step Functions или Dagster.
— Моделирование данных, data quality и тестирование.
— Безопасность и защита персональных данных: шифрование, row/column-level access, аудит.
— Terraform/CDK, Git, основы CI/CD.
— Английский B2+.
Плюсом:
— Redshift, BI-инструменты (QuickSight, Power BI, Tableau, Superset), dbt.
— Kinesis/Kafka и потоковая обработка данных.
— Опыт в EdTech и знание FERPA/COPPA.
— AWS-сертификаты в области Data Engineering/Analytics.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
57/100
Средняя вакансия
Оценка от Job Hunters AI
Middle / Senior Data Engineer; компания не названа; зарплата не указана; понятные задачи; гибкий формат.
Из чего сложилась оценка. Нажмите, чтобы узнать подробнее