Data engineer
В архиве с 10 июля 2019
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, полный день
Москва, Лужники, Спортивная, Усачёва улица, 33с1
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Data Engineer
от 3 500 $Опыт от 1 года до 3 лет
Поддержкой текущей инфраструктуры хранилища данных и формированием витрин данных. Работать с базой данных (написание запросов в БД на SQL).
Опыт работы от 2-3х лет на позиции на стеке Microsoft: Microsoft SQL Server, SSIS, SSAS. Знание Transact-SQL.
Опыт от 3 до 6 лет
Загружать и обрабатывать в DWH данных внутренних и внешних систем (стек Kafka, PySpark, Hadoop, Clickhouse, AirFlow). Принимать участие в построении...
Опыт обработки больших данных, знание принципов работы БД и методологий моделирования. Продвинутый уровень владения Spark, Python, Apache AirFlow, SQL.
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Решение платформенных задач для разработчиков, а также кросс-доменные аналитические задачи для конечных пользователей. Работа с высоконагруженной инфраструктурой, повышение надежности...
Знание алгоритмов и структуры данных. Знание подходов и принципов архитектуры построения корпоративных хранилищ, озер данных и data mart (Inman, Kimball...
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Погружение в предметную область задачи: Глубокое понимание и анализ предметной области для эффективной разработки и реализации решений по обработке данных.
Высшее образование в области техники или информационных технологий. Глубокое знание теории реляционных баз данных с опытом работы с высоконормализованными моделями...
Опыт от 1 года до 3 лет
Откликнитесь среди первыхМожно из дома
Внедрение и поддержка Apache Kafka. Интеграция Apache Kafka с внутренними системами. Работа с хранилищем данных MS SQL, MySQL, PostgreSQL.
Хорошее знание Python, умение писать поддерживаемый код. Знание и применение в работе Kafka. SQL на экспертном уровне.
Москва, Арбатская и еще 1
Опыт от 1 года до 3 лет
Мы новоиспеченный отдел, помогающий бизнесу применять ML в релевантных областях. Широкий бэклог задач: динамическое ценообразование, оптимизация сроков сдачи проектов, OCR...
Опыт в ML от двух лет. Знание основ мат. статистики. Понимание принципа работы основных алгоритмов классического ML. Опыт работы с...
Москва, Лужники, Спортивная, Усачёва улица, 33с1