AWS Data Engineer

Захватывающая возможность: Инженер по данным AWS в PradeepIT Consulting Services Pvt Ltd

Описание вакансии:

Мы ищем квалифицированного инженера по данным AWS для работы в нашей динамичной команде в PradeepIT Consulting Services Pvt Ltd. В этой роли вы будете играть ключевую роль в проектировании, создании и поддержке надёжных пайплайнов данных и решений для хранения данных с использованием Amazon Web Services (AWS). Ваш вклад будет критически важен для извлечения данных для основных бизнес-инсайтов и аналитики. Эта позиция предлагает отличную возможность работать с передовыми технологиями в сложной среде.

Обязанности:

В качестве инженера по данным AWS, ваши основные обязанности будут включать:

• Реализацию комплексных проектов по инженерии данных от начала до конца.
• Разработку и поддержание масштабируемых пайплайнов данных в экосистеме AWS.
• Обеспечение высококачественных решений для данных и соблюдение стандартов управления данными и качества данных.
• Использование технологий больших данных, таких как Hadoop и Spark, для улучшения наших возможностей работы с данными.
• Сотрудничество с членами команды для инноваций и усиления стратегии, основанных на данных.

Необходимые навыки:

Для успешной работы на этой позиции вам потребуется:

• Прочные знания сервисов AWS, включая S3, Glue, EMR, Redshift и Lambda.
• Твердые навыки работы с SQL, проектирование баз данных и настройка производительности SQL.
• Опыт реализации как минимум двух проектов по инженерии данных от начала до конца.
• От 4 до 7 лет опыта работы в ролях инженера по данным AWS.
• Опыт работы с ETL-процессами и технологиями больших данных, не менее 3 лет использования Databricks.
• Знакомство с моделированием данных, безопасностью данных и стандартами соответствия.

Предпочтительные квалификации:

• Сертификация AWS Certified Data Analytics или AWS Certified Data Specialty.
• Отличные навыки решения проблем и устранения неисправностей.
• Эффективные коммуникативные навыки и сильные навыки командной работы с возможностью предвидеть проблемы и формулировать корректирующие меры.
• Знание методологий и фреймворков модульного тестирования.

Часто задаваемые вопросы:

• Каков ваш опыт работы с технологиями больших данных, такими как Spark, Hadoop и другие соответствующие платформы?