dentsu Austria היא הזרוע האוסטרית של קבוצת Dentsu העולמית, המסייעת לארגונים להתמודד עם שינוי עסקי, שיווק וצמיחה בת־קיימא. פעילותה משלבת מחקר, ניתוח, מומחיות במדיה ופתרונות משולבים כדי לסייע למותגים לנווט בשווקים משתנים וליצור חוויות משמעותיות. כחלק מרשת בינלאומית, dentsu Austria מאגדת נקודות מבט בתחומי השיווק, המדיה ושירותי הארגונים, כדי להפוך אתגרים מורכבים להזדמנויות מעשיות עבור לקוחות, קהלים והחברה.
מוביל טכני בכיר ב-AWS להנדסת נתונים — עבודה מהמשרד בפונה
הובילו את התכנון והאספקה של פלטפורמות נתונים ניתנות להרחבה ב-AWS עבור לקוחות ארגוניים. בנו צינורות עיבוד אצווה וזרימה מאובטחים באמצעות SQL, Python, Spark ואוטומציית תשתיות.
תיאור
- תכננו פתרונות להנדסת נתונים ב-AWS העומדים בתקנים ארגוניים
- פתחו וייעלו צינורות עיבוד אצווה וזרימה באמצעות טכנולוגיות מקוריות של AWS וטכנולוגיות קוד פתוח
- צרו טרנספורמציות SQL וצינורות Python לעומסי עבודה אנליטיים
- דגמו נתונים לצורך מדרגיות, ביצועים ויעילות עלויות
- נהלו עבודות הנדסת נתונים משלב הפיתוח ועד תמיכה בייצור
- שפרו ביצועים, שלטו בעלויות ותכננו את קיבולת הפלטפורמה
- אבחנו תקלות מורכבות בצינורות ובייצור באמצעות ניתוח שורש הבעיה
- ספקו פתרונות העומדים בציפיות האבטחה, האמינות והמדרגיות
- שתפו פעולה עם ארכיטקטים, מנהלי מוצר ובעלי עניין מצד הלקוח
- המירו צורכי עסק ואנליטיקה לפתרונות נתונים אמינים ב-AWS
- ספקו הערכות טכניות, הנחיות יישום וניתוח פשרות
- תמכו בתכנון פתרונות ובסקירות תכנון טכני
- יישמו ושפרו תקני קוד, תיעוד ושיטות עבודה בהנדסת נתונים
- השתתפו בסקירות קוד ובעבודת שיפור מתמיד
- שמרו על עמידה בדרישות AWS, האבטחה והרגולציה
דרישות
- הביאו 6–10 שנות ניסיון מקצועי
- הפגינו ידע מעשי חזק בשירותי הנתונים של AWS, כולל Amazon S3, Glue, Athena ו-Redshift
- תכננו ארכיטקטורות של אגמי נתונים ומחסני נתונים מקוריים בענן ב-AWS
- הבינו לעומק תכנון של צינורות עיבוד אצווה וזרימה
- בנו תהליכי קליטה וטרנספורמציה ניתנים להרחבה ועמידים לתקלות
- השתמשו ב-SQL מתקדם לטרנספורמציות, אגרגציות, אנליטיקה וכיוונון ביצועים
- עבדו עם מערכי נתונים גדולים ב-Amazon Redshift וב-Athena
- כתבו Python באיכות ייצור ליישומי הנדסת נתונים
- צרו רכיבי ETL, כלי עזר וצינורות הניתנים לשימוש חוזר
- יישמו עקרונות של מידול נתונים, טרנספורמציה ואופטימיזציית ביצועים
- השתמשו ב-Spark, PySpark או מסגרות עיבוד מבוזר מקבילות
- טפלו בנתונים מובנים, מובנים למחצה ולא מובנים
- הבינו תכנון סכמות, חלוקה למחיצות ואופטימיזציית שאילתות
- השתמשו ב-Terraform ו/או CloudFormation לתשתית כקוד
- בנו ותחזקו צינורות CI/CD לפלטפורמות נתונים
- עבדו עם עומסי עבודה במכולות כגון Docker ו-ECS/EKS
- קחו אחריות על איכות הפתרון, הביצועים ויציבות הייצור
- תקשרו ביעילות עם ארכיטקטים, DevOps, QA ובעלי עניין עסקיים
- החזיקו בתואר ראשון או שני במדעי המחשב, מערכות מידע, הנדסת נתונים או תחום קשור
- החזיקו בהסמכת AWS Data Analytics או Solutions Architect, וכן בשתיים מההסמכות המפורטות
- הסמכות Databricks, Snowflake או פלטפורמות נתונים ענניות אחרות הן יתרון
- היו זמינים לעבודה בין 12:00 ל-21:00 או בין 14:00 ל-23:00 לפי שעון הודו