EY
EY

EY — международная компания, предоставляющая профессиональные услуги в области аудита, налогообложения, консалтинга и advisory-услуг. Ее команды помогают организациям решать сложные бизнес-задачи, укреплять доверие к финансовой отчетности и рынкам, а также использовать данные и технологии для поддержки трансформации.

Компания предоставляет такие услуги, как консультирование по вопросам корпоративных финансов, стратегия сделок и технологический консалтинг. EY работает с клиентами в таких сферах, как здравоохранение, юридические услуги, маркетинг, энергетика, финансы и государственное управление; многие решения компании основаны на принципах устойчивого развития и инноваций.

Старший специалист по операциям с данными и инженерии — работа на месте в Нойде

Старшая роль в области инженерии данных в EY с фокусом на облачные платформы данных, масштабируемые конвейеры, миграцию, бизнес-аналитику и надежные операции в AWS и Azure.

Описание

  • Создавать и поддерживать масштабируемые конвейеры данных и интеграционные фреймворки
  • Администрировать и оптимизировать облачные платформы данных, базы данных, хранилища и аналитические наборы данных
  • Руководить инициативами по миграции, модернизации и трансформации данных
  • Взаимодействовать с командами бизнеса, аналитики и отчетности для создания надежных информационных ресурсов
  • Обеспечивать качество, безопасность, производительность и доступность данных, а также операционную устойчивость
  • Развивать программы бизнес-аналитики, отчетности и самостоятельной аналитики
  • Осуществлять мониторинг, устранять неполадки и совершенствовать операции и процессы платформ данных

Требования

  • Практический опыт работы с SQL, Python и/или PySpark
  • Опыт проектирования и разработки ETL/ELT-конвейеров, потоков данных и интеграционных решений
  • Практический опыт работы с сервисами AWS, такими как S3, Glue, Redshift, Lambda и Athena, и/или сервисами Azure, включая ADF, Databricks, ADLS и Synapse
  • Глубокое понимание архитектур хранилищ данных, озер данных, lakehouse и многомерного моделирования, включая схемы «звезда» и Snowflake
  • Опыт создания и поддержки корпоративных платформ данных для отчетности, аналитики и бизнес-аналитики
  • Опыт миграции и модернизации данных, включая перенос из локальной инфраструктуры в облако и преобразование устаревших платформ
  • Опыт использования Spark или Databricks для обработки данных в больших масштабах
  • Знание фреймворков пакетной обработки данных и обработки данных в реальном времени
  • Опыт работы с Airflow, ADF, Step Functions или сопоставимыми инструментами оркестрации конвейеров
  • Глубокое понимание качества данных, валидации, оптимизации производительности и операционной поддержки
  • Опыт поддержки BI-платформ, таких как Power BI, Tableau или QuickSight
  • Знакомство с системами контроля версий, CI/CD и практиками гибкой разработки
  • Опыт работы со Snowflake, Microsoft Fabric или сопоставимыми современными платформами данных
  • Знакомство с инструментами потоковой обработки, такими как Kafka, Event Hub или Kinesis
  • Знание технологий захвата изменений данных, репликации и синхронизации данных
  • Опыт реализации инфраструктуры как кода с использованием Terraform, CloudFormation или Bicep
  • Понимание практик управления данными, управления метаданными, отслеживания происхождения данных и обеспечения безопасности
  • Облачная сертификация, например AWS Data Engineer, DP-203, DP-600 или эквивалентная квалификация