Talent Matchmakers je partner za zaposlovanje na področju IT in tehničnih kadrov, ustanovljen leta 2017. Podjetjem pomaga prepoznati in pritegniti kandidate za tehnološka delovna mesta, pri čemer združuje poznavanje ekosistema IT z dostopom do širokega nabora talentov. Njihov zaposlitveni proces temelji na razumevanju potreb vsake stranke pri zaposlovanju, odprti komunikaciji, skrbnem izboru kandidatov ter vodenju procesa z minimalnim motenjem tekočega poslovanja.
Podatkovni inženir – hibridno v Bukarešti
Ustvarjajte razširljive cevovode Python, Spark, Kafka in Airflow za naročnika iz energetskega sektorja. Načrtujte podatkovna jezera in skladišča v oblaku, ki podpirajo analitiko in strojno učenje.
Opis
- Izdelava in vzdrževanje odpornih podatkovnih cevovodov in arhitektur za poslovno inteligenco, analitiko in strojno učenje
- Tesno sodelovanje s podatkovnimi znanstveniki, analitiki, inženirji in poslovnimi deležniki
- Pretvarjanje poslovnih zahtev v razširljive in učinkovite podatkovne rešitve
- Jasno razlaganje kompleksnih tehničnih konceptov netehničnim deležnikom
- Zagotavljanje visokozmogljivih in razširljivih rešitev za obdelavo podatkov
- Izboljševanje shranjevanja in pridobivanja podatkov ter delovnih tokov ETL
- Vodenje načrtovanja in razvoja podatkovnih rešitev v oblaku
- Uporaba GitLaba za upravljanje različic ter cevovodov za kodo in uvajanje
- Pisanje in optimiziranje poizvedb SQL ob povezovanju več virov v podatkovna jezera in skladišča
- Avtomatizacija in poenostavljanje podatkovnih cevovodov s skriptami lupine in ustreznimi orodji
- Podpiranje razvoja mlajših podatkovnih inženirjev z mentoriranjem
- Vodenje pregledov kode in upoštevanje najboljših inženirskih praks
Zahteve
- Diploma s področja STEM
- Najmanj štiri leta izkušenj kot podatkovni inženir ali na primerljivem delovnem mestu ter dokazani rezultati pri zagotavljanju obsežnih podatkovnih rešitev
- Napredno znanje SQL, vključno z razvojem kompleksnih poizvedb
- Bogate izkušnje s programiranjem v Pythonu za podatkovno inženirstvo, prilagojene rešitve obdelave in avtomatizacijo
- Obsežne izkušnje z Apache Spark in Apache Kafka za porazdeljeno in paketno obdelavo
- Praktične izkušnje z uporabo Apache Airflow za orkestracijo podatkovnih tokov
- Dobro poznavanje AWS ali drugega ponudnika oblačnih storitev
- Znanje GitLaba za upravljanje različic in delovne tokove CI/CD
- Praktične izkušnje z Dockerjem in Kubernetesom za kontejnerizacijo
- Izkušnje z dbt za pretvorbo podatkov
- Izkušnje s skriptami lupine, na primer Bash
- Izkušnje z Javo ali Scalo poleg Pythona
- Izkušnje z Apache Hive
- Razumevanje upravljanja podatkov, varnostnih praks in zahtev glede skladnosti
- Poznavanje agilnih metod in medfunkcijskega sodelovanja
- Poznavanje konceptov strojnega učenja
- Odlične sposobnosti reševanja problemov in izkušnje z obravnavo velikih, kompleksnih podatkovnih zbirk
- Odlične komunikacijske in sodelovalne veščine med ekipami
- Sposobnost mentoriranja mlajših inženirjev in zagotavljanja tehničnega vodenja
Ugodnosti
- Sodelovanje na podlagi B2B