Data Engineer I, FAE

Команда Operations Finance Technology компании Amazon находится на переднем крае создания инновационных технических решений для анализа многомиллиардных мировых операционных расходов, включая входящие расходы (поступление/закупочные заказы), переменные расходы, постоянные расходы, исходящие расходы (отправка клиентам/транспортировка) и обслуживание клиентов. В настоящее время мы ищем квалифицированного инженера по данным, чтобы присоединиться к нашей динамичной команде.

Став инженером по данным в Amazon, вы погрузитесь в одну из крупнейших и наиболее сложных сред хранения данных в мире. У вас будет возможность работать с огромными наборами данных и вместе с нашими бизнес-командами над различными инициативами по сокращению затрат, решая уникальные бизнес-задачи с помощью креативного решения проблем для получения практических выводов.

Ваши основные обязанности будут включать проектирование и реализацию аналитических инструментов с использованием как сторонних, так и собственных инструментов отчетности, моделирование метаданных, создание отчетов и разработку дашбордов. Вы будете использовать передовые технологии, такие как Redshift, Hadoop, Hive и Pig, и работать над оптимизацией производительности для запросов, обрабатывающих миллиарды строк данных.

• Проектирование, реализация и поддержка инфраструктуры хранилища данных/озера данных с использованием стека больших данных AWS, Python, Redshift, Quicksight, Glue/Lake Formation, EMR/Spark/Scala, Athena и др.
• Разработка и управление ETL для получения данных из различных коммерческих, продажных и операционных систем, обеспечивая единую модель данных для аналитики и отчетности.
• Создание и развертывание дашбордов с использованием программного обеспечения для бизнес-аналитики и визуализации (например, Quicksight), которые используются высшим руководством.
• Предоставление возможности как техническим, так и нетехническим внутренним клиентам самостоятельно проводить свою аналитику и составлять отчеты через платформы самообслуживания, а также поддержка разовых отчетов по мере необходимости.
• Углубление знаний о множестве источников данных для эффективного выбора данных, необходимых для решения конкретных бизнес-проблем.
• Тесное сотрудничество с менеджерами продуктов, финансовыми отделами, инженерными командами обслуживания и командами продаж каждый день для поддержки новых аналитических требований.
• Одновременное управление неск