Ang Derevo ay isang kompanya ng data analytics at digital transformation na tumutulong sa mga organisasyon na gawing business intelligence ang data. Saklaw ng gawain nito ang buong siklo ng analytics, mula sa paglikha at pagsasama ng data hanggang sa pagsusuri at pagbabahagi nito, kasabay ng pagsisikap na bumuo ng kulturang nakabatay sa data. Gumagamit ang kompanya ng AI at machine learning sa mga solusyon sa analytics sa iba't ibang industriya, at gumagamit ito ng nearshore delivery model kasama ang mga pandaigdigang team, lalo na para sa mga kliyente sa United States at Canada. Taglay ang mahigit isang dekadang karanasan, nakikipagtulungan ang Derevo sa mga technology provider upang suportahan ang mga organisasyon sa pagbabagong pinangungunahan ng data. Nagtatrabaho ang mga team nito sa consulting, logistics, at marketing, at kumukuha ang kompanya ng mga empleyado sa iba't ibang bahagi ng organisasyon nito.
Senior Data Engineer, Microsoft Fabric
Bumuo ng mga arkitektura, lakehouse, at data pipeline sa Microsoft Fabric para sa mga solusyon sa data at AI ng Derevo. Gawing mga kapaki-pakinabang na insight ang malalaking dataset upang makatulong sa mga desisyon sa negosyo.
Paglalarawan
- Bumuo at magpatupad ng de-kalidad at makabagong mga arkitektura ng data
- Bumuo ng mga solusyong analitikal gamit ang mga teknolohiya ng Big Data
- Magdisenyo, magpanatili, at mag-optimize ng mga parallel processing system
- Ilapat ang pinakamahuhusay na pamamaraan sa pag-iimbak at pamamahala ng mga data warehouse, data lake, at lakehouse
- Mangolekta, magproseso, maglinis, at mag-orkestra ng malalaking volume ng data
- Pagsamahin at baguhin ang data mula sa maraming structured at semi-structured na pinagmulan
- Magtakda ng mga teknikal na estratehiyang nakaayon sa mga layunin ng negosyo
- Sumali sa proyekto at mga sprint nito at magsagawa ng gawaing pang-develop
- Tukuyin ang mga kinakailangan at itakda ang saklaw
- Makibahagi sa pagpaplano ng sprint, mga sesyon sa engineering, workshop, at mga pulong kasama ang mga internal team at kliyente
- Iuri at tantiyahin ang mga gawain gamit ang mga agile methodology
- Subaybayan araw-araw ang progreso ng sprint
- Tuparin ang mga takdang petsa ng paghahatid at pamahalaan ang mga panganib sa pamamagitan ng maagap na pagsasabi ng mga pagkaantala
Mga Kinakailangan
- Kahusayan sa Ingles sa mataas na antas
- Mahusay na kaalaman sa T-SQL at Spark SQL, kabilang ang DDL, DML, subquery, CTE, maraming uri ng join, aggregation, window function, stored procedure, pag-optimize ng index, statistics, at execution plan
- Mahusay na kasanayan sa Python (PySpark), kabilang ang object-oriented programming, mga istruktura ng data, control flow, data ingestion, DataFrame, UDF, mga time window, partitioning, PEP 8, at modularity
- Karanasan sa paggamit ng JSON at REST API para sa pag-orkestra ng pipeline, mga CI/CD deployment, dynamic na parameterization, at pamamahala ng artifact
- Kaalaman sa Microsoft Fabric, Lakehouse, OneLake, Delta Lake, at mga Delta table na sumusunod sa ACID
- Kaalaman sa partitioning, OPTIMIZE, Z-ORDER, at time travel
- Kaalaman sa mga warehouse (Synapse Analytics), provisioned at serverless na SQL cluster, star at snowflake schema, transactional T-SQL, isolation, at autoscaling
- Karanasan sa CI/CD at pamamahala ng lifecycle gamit ang Azure DevOps o GitHub Actions
- Kaalaman sa unit testing ng dataset, pag-validate ng schema, at awtomatikong artifact deployment
- Kaalaman sa Monitor Hub at Activator, mga dashboard ng sukatan, maagap na alerto, at mga awtomatikong runbook
- Kaalaman sa Eventstreams at Eventhouse para sa real-time na pagpasok ng event, mga processing window, at incremental aggregation
- Kaalaman sa seguridad at pamamahala ng data, mga role at pahintulot, seguridad sa antas ng row at column, dynamic data masking, at auditing
- Dagdag na bentahe ang pangkalahatang kaalaman sa Azure Data Factory
- Mahusay na komunikasyon, pagtutulungan sa Squad, pagiging maagap, kolaborasyon, tuloy-tuloy na pagkatuto, pananagutan, pagiging organisado, pagkonsulta sa data, pamamahala ng mga kinakailangan, estratehiyang nakaayon sa kliyente, at mga kasanayan sa presentasyon para sa kliyente
Mga Benepisyo
- Mga benepisyong itinakda ng batas at mga karagdagang benepisyo
- Mga pagkakataong magpalawak ng kadalubhasaan sa iba't ibang larangan at teknolohiya
- Pag-unlad sa iba't ibang disiplina at mga bagong hamon
- Isang kapaligirang nagbibigay ng espasyo, tiwala, at kalayaang lumikha
- Kinakailangang pagsasanay
- Paggawa sa mga proyektong gumagamit ng makabagong teknolohiya para sa mga multinasyonal na kliyente
- Flexible na remote work
- Kagamitang kailangan sa trabaho
- Mga panloob na kasangkapan sa komunikasyon