Ang DysrupIT ay isang kompanya ng cloud services at mga solusyong IT na tumutulong sa mga organisasyon na gawing mas moderno ang kanilang teknolohiya at lumipat sa mga operating model na as-a-Service. Saklaw ng kanilang trabaho ang enterprise cloud, managed services, application engineering, cybersecurity, at data analytics at information management, na sumusuporta sa mga negosyo mula sa maliliit at katamtamang organisasyon hanggang sa mga multinasyunal na kumpanya. Nakikipagtulungan ang kompanya sa Microsoft at iba pang cloud platform, pinagsasama ang teknikal na paghahatid ng serbisyo, pagpapaunlad ng talento, ambag sa komunidad, at pangmatagalang pakikipagsosyo upang bumuo ng ligtas at scalable na mga environment ng teknolohiya na nakaayon sa mga pangangailangan ng negosyo.
Senior na Data Engineer, Mga Financial Pipeline sa GCP
Bumuo ng mga Google Cloud data pipeline na maaaring i-audit para sa pagsingil at pag-i-invoice. Gamitin ang BigQuery, Python, SQL, at mga kontrol sa kalidad ng data para sa tumpak na reconciliation.
Paglalarawan
- Bumuo at magpanatili ng mga GCP ingestion pipeline para sa datos ng pananalapi at pagsingil.
- Bumuo ng mga BigQuery model na may nested na ARRAY/STRUCT table, partitioning, at clustering.
- Magdagdag ng mga reconciliation check sa mga layer ng source, staging, at output.
- Suriin ang mga papasok na file at i-quarantine ang di-wasto o di-kumpletong datos.
- Gumawa ng mga idempotent pipeline na maaaring patakbuhin muli nang walang pagdodoble o pagkasira ng datos.
- Gumamit ng append-only table at view bilang mga check upang suportahan ang auditability.
- Iproseso ang mga halagang pera gamit ang BigQuery NUMERIC type at naaangkop na pag-round.
- Pamahalaan ang reference data na may mga petsa ng bisa, kabilang ang mga rate, mapping, at customer attribute.
- Subaybayan ang data lineage mula sa output pabalik sa source data.
- Sumulat ng typed, madaling panatilihin, at mahusay na nasubok na Python gamit ang pydantic at pytest.
- Bumuo at mag-optimize ng advanced SQL para sa transformation, reconciliation, at pag-uulat.
- Makipagtulungan sa mga stakeholder sa engineering, analytics, at finance upang gawing maaasahang data logic ang mga tuntunin sa negosyo.
- Mag-mentor ng mga kasamahan at tumulong magtakda ng mga pamantayan at kasanayan sa data engineering.
Mga Kinakailangan
- Hindi bababa sa anim na taon ng karanasan sa data engineering.
- Napatunayang karanasan sa pagbuo ng financial o billing pipeline kung saan kailangang mag-reconcile ang bawat halaga.
- Mahusay na kasanayan sa Python, kabilang ang pydantic, typed code, at pytest.
- Advanced na kasanayan sa SQL, kabilang ang mga komplikadong join, window function, at performance tuning.
- Malalim na karanasan sa Google BigQuery, kabilang ang nested na ARRAY/STRUCT table, partitioning, at clustering.
- Karanasan sa tumpak na paghawak ng mga halagang pera gamit ang NUMERIC data type.
- Karanasan sa pagdisenyo ng append-only table at paggamit ng view bilang data check.
- Matibay na kaalaman sa mga kasanayan sa kalidad ng data, kabilang ang reconciliation check, validation ng file, at quarantine.
- Karanasan sa pagbuo ng mga idempotent pipeline na ligtas patakbuhin muli.
- Karanasan sa pagpapatupad ng data lineage at pamamahala ng reference data na may mga petsa ng bisa.
- Karanasan sa invoicing na sumasaklaw sa credit note, rebill, conversion ng foreign exchange, at pagsasara sa katapusan ng buwan.
- Karanasan sa pakikipagtulungan sa mga finance o billing team sa regulado o ina-audit na kapaligiran.
- Karanasan sa iba pang serbisyo ng GCP gaya ng Cloud Storage, Cloud Run, o Firestore.
Mga Benepisyo
- Kompetitibong kompensasyon batay sa karanasan.
- Mga benepisyong ipinag-uutos ng pamahalaan.
- Karagdagang HMO coverage.
- Propesyonal at kolaboratibong kapaligiran sa trabaho.
- Mga pagkakataon sa paglago ng karera sa lumalaking organisasyon.
- Hybrid o remote na kaayusan sa trabaho, kung naaangkop.
- Pagsasanay upang suportahan ang pag-unlad ng empleyado at pagsulong ng karera.