dentsu Austria là chi nhánh tại Áo của Tập đoàn Dentsu toàn cầu, hỗ trợ các tổ chức giải quyết những thách thức về chuyển đổi kinh doanh, tiếp thị và tăng trưởng bền vững. Hoạt động của công ty kết hợp nghiên cứu, phân tích, chuyên môn truyền thông và các giải pháp tích hợp để giúp các thương hiệu thích ứng với thị trường đang thay đổi và tạo ra những trải nghiệm có ý nghĩa. Là một phần của mạng lưới quốc tế, dentsu Austria quy tụ các góc nhìn về tiếp thị, truyền thông và dịch vụ doanh nghiệp nhằm biến những thách thức phức tạp thành cơ hội thiết thực cho khách hàng, công chúng và xã hội.
Kỹ sư dữ liệu – Pune, làm việc tại văn phòng
Xây dựng nền tảng dữ liệu và quy trình ETL trên AWS tại Pune cho Merkle. Phát triển giải pháp SQL và Python, nâng cao chất lượng dữ liệu và hỗ trợ cung cấp phân tích.
Mô tả
- Tạo các quy trình ETL và ELT có khả năng mở rộng trên AWS
- Phát triển các phép biến đổi SQL và quy trình dữ liệu Python cho khối lượng công việc sản xuất
- Xây dựng quy trình nhập dữ liệu bằng AWS S3, Glue và EMR
- Thiết kế mô hình dữ liệu hỗ trợ phân tích đồng thời cân bằng hiệu năng và chi phí
- Hỗ trợ triển khai và vận hành quy trình trên nhiều môi trường
- Theo dõi hiệu năng, độ tin cậy và chất lượng dữ liệu của quy trình
- Điều tra các sự cố quy trình và thực hiện phân tích nguyên nhân gốc rễ
- Áp dụng các phương pháp kỹ thuật giúp cải thiện tính bảo mật, độ tin cậy và khả năng mở rộng
- Phối hợp với kiến trúc sư và các nhóm sản phẩm để làm rõ yêu cầu kỹ thuật
- Chuyển đổi nhu cầu kinh doanh và phân tích thành các giải pháp dữ liệu AWS thiết thực
- Hỗ trợ tài liệu, đánh giá mã nguồn và các tiêu chuẩn kỹ thuật chung
- Làm việc với vai trò cá nhân đóng góp trong các lĩnh vực quy trình dữ liệu, kỹ thuật đám mây và hỗ trợ phân tích trong môi trường cung cấp dịch vụ toàn cầu
Yêu cầu
- Có từ 3 đến 7 năm kinh nghiệm làm việc chuyên môn liên quan
- Có kiến thức thực tiễn về các dịch vụ dữ liệu AWS, bao gồm S3, Glue, Athena, Redshift và EMR
- Có kinh nghiệm thiết kế kiến trúc hồ dữ liệu và kho dữ liệu cloud-native
- Hiểu về xử lý theo lô và có hiểu biết cơ bản về các khái niệm truyền dữ liệu theo thời gian thực
- Sử dụng thành thạo SQL cho các truy vấn, phép nối, phép tổng hợp và phép biến đổi phức tạp
- Đã làm việc với các tập dữ liệu lớn trên Redshift hoặc Athena
- Sử dụng Python hiệu quả cho kỹ thuật dữ liệu và phát triển ETL
- Có kinh nghiệm với PySpark hoặc Spark là một lợi thế
- Hiểu về mô hình hóa dữ liệu, thiết kế phép biến đổi và tinh chỉnh hiệu năng
- Có kinh nghiệm thực tiễn với các framework xử lý phân tán như Spark hoặc PySpark
- Thoải mái làm việc với dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc
- Hiểu về sự thay đổi lược đồ, kiểm tra chất lượng dữ liệu và logic xác thực
- Có kiến thức thực hành về Infrastructure as Code với Terraform và/hoặc CloudFormation
- Có kinh nghiệm cơ bản với quy trình CI/CD cho khối lượng công việc dữ liệu
- Hiểu về việc ghi nhật ký và giám sát bằng CloudWatch
- Phối hợp hiệu quả với kiến trúc sư, DevOps, QA và các bên liên quan kinh doanh
- Giải thích rõ ràng các khái niệm kỹ thuật cho nhiều đối tượng khác nhau
- Có bằng cử nhân, thạc sĩ hoặc bằng cấp tương đương
- Chứng chỉ AWS Certified Solutions Architect hoặc DevOps – Professional được liệt kê
- Chứng chỉ Snowflake Core được liệt kê