DataOps/ Analytics Engineer

Connecteam – це динамічний стартап, розташований у Тель-Авіві, метою якого є революція у досвіді роботи для 80% глобальної робочої сили, які є співробітниками без робочих місць. Наша інноваційна платформа для управління бізнесом надає можливість тисячам компаній зосередитися на зростанні та ефективності, спрощуючи складнощі управління командою.

Ми шукаємо талановитого, досвідченого та пристрасного інженера DataOps/Analytics. На цій посаді ви будете об'єднувати команди з обробки даних та аналітики, зосереджуючись на організації, підтримці та оптимізації нашої аналітичної інфраструктури.

Оркестрація пайплайнів: Розробка і управління пайплайнами оркестрації даних за допомогою Dagster.

Моделювання даних: Розробка і впровадження керівництв щодо моделювання даних в dbt, забезпечення повної документації та дотримання найкращих практик.

Зберігання даних: Підтримка і оптимізація нашого сховища даних BigQuery з акцентом на моніторинг продуктивності, управління витратами та якість даних.

Управління каталогом даних: Розширення та підтримка нашого каталогу даних Data Hub.

Управління CI/CD: Впровадження процесів CI/CD, пайплайнів оркестрації та автоматизованого моніторингу якості даних для спрощення робочих процесів.

Управління інфраструктурою: Використання Kubernetes для хостингу та управління такими інструментами, як Elasticsearch і Grafana.

Якість даних: Впровадження та моніторинг процесів забезпечення якості даних, включаючи механізми сповіщень та звітності.

Оптимізація робочих процесів розробки: Поліпшення та підтримка робочих процесів розробки для ефективного надання продуктів даних.

Спільне проєктування: Співпраця з бізнес-користувачами та аналітиками даних для проектування та створення моделей даних, які покращують виявлення та аналіз даних.

Стандарти та найкращі практики: Сприяння внутрішнім стандартам стилю, підтримуваності та найкращим практикам для масштабованої інфраструктури даних.

Документація та масштабованість: Підтримка документації, управління технічним боргом та забезпечення масштабованої інфраструктури.

Навички: Володіння Python, Bash, SQL та Jinja.

Робочі процеси з даними: Глибоке розуміння робочих процесів з даними, архітектури баз даних та моделювання даних (DBT).

Зберігання даних: Експертиза у зберіганні даних, включаючи моніторинг продуктивності, управління витратами, розділення даних та оптимізацію запитів (BigQuery).

Каталогізація даних: Ознайомленість з каталогізацією даних (Data Hub).

Процеси CI/CD: Практичний досвід з процесами CI/CD.

Інфраструктурні інструменти: Базові знання Kubernetes, Elasticsearch і Grafana.

Професійний ріст: Ми інвестуємо в наших співробітників, пропонуючи безперервні можливості навчання та розвитку для покращення