Senior Data Engineer
Команда NerdySoft продовжує зростати, тож зараз ми шукаємо досвідченого Senior Data Engineer!
Вимоги:
- 8+ років досвіду з Python;
- 8+ років досвіду з SQL;
- 3+ років релевантного досвіду з міграцією даних;
- Досвід з інфраструктурою Microsoft Azure або AWS aбо GCP;
- Володіння інструментами ETL/ELT, Data Warehousing концептами;
- Високий рівень відповідальності за задачі, орієнтованість на результат та практичний підхід;
- Відмінні комунікаційні навички та вміння працювати в команді;
- Ступінь бакалавра/магістра в галузі комп’ютерних наук або іншій відповідній сфері;
- Рівень англійської — B2 і вище.
Буде перевагою:
- Практичний досвід зі Snowflake;
- Сильні аналітичні та проблемно-орієнтовані навички, здатність працювати автономно і ефективно вирішувати складні технічні завдання.
Обов’язки:
Data Pipeline Development:
- Проектування, розробка та підтримка ETL/ELT-пайплайнів для завантаження, трансформації та обробки даних у Snowflake;
- Використання Python для скриптингу та автоматизації процесів обробки даних;
Cloud Platform Integration:
- Робота з хмарними платформами (бажано GCP) та відповідними сервісами обробки даних;
- Інтеграція Snowflake з хмарними сховищами (наприклад, Azure Blob Storage) та іншими хмарними інструментами;
Data Modeling and Warehousing:
- Проектування та впровадження моделей даних та схем для сховищ даних;
- Забезпечення якості, цілісності та безпеки даних;
Collaboration and Communication:
- Тісна взаємодія з аналітиками даних, дата-сайентистами та бізнес-стейкхолдерами;
- Ефективна комунікація.
Про проєкт:
Наш клієнт — американська фінтех компанія, що фокусується на кредитних послугах, створюючи більш інклюзивний у фінансовому плані світ.
Разом із ним команда NerdySoft наполегливо працює над тим, щоб спростити фінансові послуги для заявників, які не отримують належних послуг, шляхом створення установи, яка використовує дані з різних країн, кращу оцінку кредитного ризику та операційну ефективність.
Наразі, ведеться розробка повноцінного кастомер кредит продукту з нуля та імплементація декількох аплікацій для різних юзерів. В системі планується використання різноманітних інтеграцій, а також ітеративне розгортання системи та активне використання A/B експериментів та аналітики.