Coretek — мемлекеттік басқару, денсаулық сақтау, өндіріс және қаржылық қызметтер салаларындағы ұйымдарға қызмет көрсететін Microsoft Azure сарапшы басқарылатын қызметтер провайдері әрі бұлттық технологиялар бойынша консалтингтік компания. Компанияның қызметтері бұлтқа көшіруді, қолданбаларды жаңғыртуды, DevOps автоматтандыруын, жұмыс кеңістігін басқаруды, киберқауіпсіздікті және Azure OpenAI мен машиналық оқыту технологиялары негізінде әзірленген жасанды интеллект шешімдерін қамтиды. Coretek сонымен қатар Palo Alto және Dynatrace сияқты платформаларды пайдалана отырып, қауіпсіздік пен бақылау мүмкіндіктері бойынша қызметтер ұсынады, сондай-ақ Imprivata және Citrix компанияларымен серіктестік аясында жұмыс істейді. Компанияның әртүрлі бағыттағы мамандардан құралған командасы клиенттерге инфрақұрылымын жаңғыртуға, қауіпсіздігін күшейтуге және бұлттық технологиялар мен жасанды интеллект саласында практикалық мүмкіндіктерін дамытуға көмектеседі.
Azure деректер инженері — Үндістанда гибридті жұмыс
Coretek үшін сенімді Azure пакеттік және ағындық деректер конвейерлерін құрып, басқарыңыз. Бизнес және техникалық топтарға қолдау көрсететін басқарылатын деректер модельдерін, сапа бақылауларын және өндірістік жұмыс процестерін әзірлеңіз.
Сипаттама
- Идемпотентті, бақыланатын және қалпына келтірілетін пакеттік әрі ағындық деректер конвейерлерін жобалаңыз, құрыңыз және қолдаңыз
- Өлшемдік схемаларды, семантикалық қабаттарды және іріктелген деректер витриналарын қоса алғанда, талдамалық деректер модельдерін жасаңыз
- Схеманың өзгеруін және кеш келетін деректерді басқара отырып, операциялық дерекқорларды, SaaS API интерфейстерін, файлдарды және оқиғалар ағындарын қосыңыз
- Деректердің жаңалығын, көлемін, бірегейлігін және сілтемелік тұтастығын тексеруді конвейерлерге енгізіңіз
- Конвейер ақаулары үшін ескерту және эскалациялау рәсімдерін белгілеңіз
- Өндірістік конвейерлерді мониторинг, кезекшілік кезіндегі оқиғаларға жауап беру, түпкі себептерді талдау және деректерді қайта жүктеу арқылы басқарыңыз
- Бөлімдеу, кластерлеу, файл өлшемін белгілеу және қойма немесе кластер өлшемін реттеу арқылы өнімділікті арттырып, шығындарды бақылаңыз
- Нұсқаларды басқаруды, кодты тексеруді, CI/CD, автоматтандырылған тестілеуді және код түріндегі инфрақұрылымды қолданыңыз
- Қауіпсіздік және сәйкестік топтарымен бірге қолжетімділікті басқару, дербес деректерді қорғау, сақтау мерзімі, деректер желісі және аудит талаптарын орындаңыз
- Тұрақты деректер келісімшарттарын жасау үшін талдаушылармен, деректер ғалымдарымен және өнім инженерлерімен жұмыс істеңіз
- Деректер сөздіктерін, деректер желісі жазбаларын және конвейерді іске қосу нұсқаулықтарын жаңартып отырыңыз
Талаптар
- Өндірістік деректер конвейерлерін құруда кемінде бес жыл тәжірибе
- Деректер инженериясына арналған Python бойынша, соның ішінде тестілеу, пакеттеу және кодты тексеру салаларында мықты практикалық тәжірибе
- PySpark DataFrame және SQL API интерфейстерін, ауқымды біріктірулер мен агрегацияларды, бөлімдеуді, shuffle әрекетін және Spark UI арқылы диагностикалауды практикалық меңгеру
- Терезелік функцияларды, сұрау жоспарын талдауды және өнімділікті оңтайландыруды қоса алғанда, SQL тілін жоғары деңгейде білу
- Azure Data Factory, Databricks, Synapse немесе Fabric және ADLS құралдарымен практикалық тәжірибе
- Нормализацияны, жұлдызша схемаларын және баяу өзгеретін өлшемдерді қамтитын деректерді модельдеу бойынша берік білім
- Git негізіндегі әзірлеу жұмыс процестері және CI/CD жеткізу тәжірибесі
- Техникалық емес мүдделі тараптарға конвейер мәселелерін түсіндіре алуын қоса алғанда, тамаша коммуникация дағдылары
- Түпкі себептерді талдауды қоса алғанда, жоғары аналитикалық және мәселе шешу қабілеті
- Кеңес беруге негізделген техникалық ортада клиенттермен жұмыс істеуде мол тәжірибе
- Kafka немесе Event Hubs арқылы ағындық деректермен жұмыс тәжірибесі
- Delta Lake немесе Iceberg пайдалану тәжірибесі
- Код түріндегі инфрақұрылым үшін Terraform немесе Bicep және контейнерлеу үшін Docker немесе Kubernetes пайдалану тәжірибесі
- HIPAA, SOC 2, PCI немесе GDPR талаптары бар реттелетін ортада жұмыс тәжірибесі
- Машиналық оқыту деректер платформаларын құру немесе feature конвейерлеріне қолдау көрсету тәжірибесі
- Бірнеше клиент жобасын басқару және сапалы жұмысты мерзімінде орындау қабілеті
- Бастапқы кодты басқару және жеткізу конвейерлері үшін Azure DevOps немесе GitHub пайдалану тәжірибесі