DataOps/ Analytics Engineer

Connecteam to dynamiczny startup z siedzibą w Tel Awiwie, którego misją jest zrewolucjonizowanie doświadczeń zawodowych dla 80% światowej siły roboczej, która nie pracuje przy biurkach. Nasza innowacyjna platforma do zarządzania biznesem umożliwia tysiącom firm skupienie się na wzroście i efektywności poprzez uproszczenie złożoności zarządzania zespołem.

Szukamy wysoce utalentowanego, doświadczonego i pełnego pasji Inżyniera DataOps/Analytics. W tej roli będziesz mostem między naszymi zespołami ds. inżynierii danych a zespołami ds. analizy, koncentrując się na orkiestracji, utrzymaniu i optymalizacji naszej infrastruktury analitycznej.

Orkiestracja pipeline'ów: Projektowanie i zarządzanie pipeline'ami orkiestracji danych przy użyciu Dagster.

Modelowanie danych: Opracowywanie i egzekwowanie wytycznych dotyczących modelowania danych w dbt, zapewniając pełną dokumentację i przestrzeganie najlepszych praktyk.

Magazynowanie danych: Utrzymywanie i optymalizacja naszego magazynu danych BigQuery z naciskiem na monitorowanie wydajności, zarządzanie kosztami i jakość danych.

Zarządzanie katalogiem danych: Udoskonalanie i utrzymanie naszego katalogu danych Data Hub.

Zarządzanie CI/CD: Wdrażanie procesów CI/CD, pipeline'ów orkiestracji oraz zautomatyzowanego monitorowania jakości danych w celu usprawnienia przepływów pracy.

Zarządzanie infrastrukturą: Wykorzystywanie Kubernetes do hostingu i zarządzanie narzędziami takimi jak Elasticsearch i Grafana.

Jakość danych: Wdrażanie i monitorowanie procesów jakości danych, w tym mechanizmów alertowania i raportowania.

Optymalizacja przepływów pracy rozwojowej: Udoskonalanie i utrzymywanie przepływów pracy rozwojowej dla efektywnej realizacji produktów danych.

Współpraca przy projektowaniu: Współpraca z użytkownikami biznesowymi i analitykami danych przy projektowaniu i budowie modeli danych, które usprawniają odkrywanie i analizę danych.

Standardy i najlepsze praktyki: Wkład w wewnętrzne standardy dotyczące stylu, utrzymania i najlepszych praktyk dla skalowalnej infrastruktury danych.

Dokumentacja i skalowalność: Utrzymywanie dokumentacji, zarządzanie długiem technicznym oraz zapewnienie skalowalnej infrastruktury.

Umiejętności: Biegłość w Python, Bash, SQL i Jinja.

Przepływy danych: Dogłębne zrozumienie przepływów danych, architektury baz danych i modelowania danych (DBT).

Magazynowanie danych: Ekspertyza w zakresie magazynowania danych, w tym monitorowania wydajności, zarządzania kosztami, partycjonowania danych i optymalizacji zapytań (BigQuery).

Katalogowanie danych: Znajomość katalogowania danych (Data Hub).

Procesy CI/CD: Doświadczenie w praktycznym wdrażaniu procesów CI/CD.

Narzędzia infrastruktury: Podstawowa wiedza na temat Kubernetes, Elasticsearch i Grafana.

Profesjonalny rozwój: Inwestujemy w naszych pracowników, oferując ciągłe możliwości nauki i rozwoju, aby poprawić Twoje umiejętności i wyniki pracy.

Praca o dużym wpływie: Wpływaj znacząco na biznesy, dostarczając menedżerom narzędzia do efektywnego angażowania i zarządzania pracownikami bez biurka.

Pasja