EY je globální společnost poskytující profesionální služby v oblasti auditu, daní, poradenství a odborného poradenství. Její týmy pomáhají organizacím řešit složité obchodní výzvy, posilovat důvěru ve finanční výkaznictví a trhy a využívat data a technologie na podporu transformace.
Společnost poskytuje služby včetně poradenství v oblasti podnikových financí, transakční strategie a technologického poradenství. EY spolupracuje s klienty v oblastech, jako jsou zdravotnictví, právní služby, marketing, energetika, finance a veřejná správa, přičemž udržitelnost a inovace jsou základem mnoha jejích řešení.
Senior specialista pro datové operace a inženýrství — práce na místě v Noidě
Seniorní pozice v oblasti datového inženýrství ve společnosti EY se zaměřením na cloudové datové platformy, škálovatelné pipeline, migraci, business intelligence a spolehlivé operace v AWS a Azure.
Popis
- Vytvářet a udržovat škálovatelné datové pipeline a integrační frameworky
- Spravovat a optimalizovat cloudové datové platformy, databáze, datové sklady a analytické datové sady
- Řídit iniciativy zaměřené na migraci, modernizaci a transformaci dat
- Spolupracovat s obchodními, analytickými a reportingovými týmy na dodávání důvěryhodných datových zdrojů
- Udržovat kvalitu, bezpečnost, výkon a dostupnost dat i provozní odolnost
- Podporovat programy business intelligence, reportingu a samoobslužné analytiky
- Monitorovat, řešit problémy a zlepšovat provoz a procesy datových platforem
Požadavky
- Praktická znalost SQL, Pythonu a/nebo PySparku
- Zkušenost s návrhem a vývojem ETL/ELT pipeline, datových toků a integračních řešení
- Praktická zkušenost se službami AWS, jako jsou S3, Glue, Redshift, Lambda a Athena, a/nebo se službami Azure včetně ADF, Databricks, ADLS a Synapse
- Dobrá znalost architektur datových skladů, datových jezer, lakehouse a dimenzionálního modelování včetně schémat Star a Snowflake
- Zkušenost s dodávkou a podporou podnikových datových platforem pro reporting, analytiku a business intelligence
- Zkušenost s migrací a modernizací dat včetně přesunů z lokálního prostředí do cloudu a transformace starších platforem
- Zkušenost s používáním Spark nebo Databricks pro zpracování dat ve velkém měřítku
- Znalost frameworků pro dávkové zpracování dat a zpracování dat v reálném čase
- Zkušenost s nástroji Airflow, ADF, Step Functions nebo srovnatelnými nástroji pro orchestraci pipeline
- Dobrá znalost kvality dat, validace, ladění výkonu a provozní podpory
- Zkušenost s podporou BI platforem, jako jsou Power BI, Tableau nebo QuickSight
- Znalost systémů pro správu zdrojového kódu, CI/CD a agilních postupů dodávání
- Zkušenost s platformami Snowflake, Microsoft Fabric nebo srovnatelnými moderními datovými platformami
- Znalost nástrojů pro streamované zpracování, jako jsou Kafka, Event Hub nebo Kinesis
- Znalost frameworků pro zachytávání změn dat, replikaci a synchronizaci dat
- Zkušenost s implementací infrastruktury jako kódu pomocí Terraform, CloudFormation nebo Bicep
- Porozumění postupům správy dat, správy metadat, sledování původu dat a zabezpečení
- Cloudová certifikace, například AWS Data Engineer, DP-203, DP-600 nebo rovnocenné osvědčení