Data Engineer

Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Наш штат насчитывает 2500+ специалистов. Мы разрабатываем программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и многом другом.

Предлагаем присоединиться в роли Data Engineer!

Заказчик — это ведущий российский ритейлер, который активно развивает онлайн-направление и собственную логистику, сохраняя лидерство в продуктовом ритейле.

Почему это будет интересно?

• возможность прокачать экспертизу в быстроразвивающейся и насыщенной области;
• возможность быть частью изменений, улучшений, запусков новых направлений.

• разрабатывать, реализовывать и поддерживать интеграционные решения на стеке технологий, принятых в команде;
• определять стек технологий для конкретных проектов и задач;
• решать технически сложные задачи, которые не могут решить другие инженеры в команде;
• оперативно реагировать на информацию о проблемах в зоне ответственности, выполнять задачи в установленные сроки;
• разрабатывать и контролировать актуальность документации по взаимодействию конфигурационных единиц платформы больших данных;
• предоставлять отчеты о своей деятельности руководителю;
• контролировать качество интеграционных решений;
• определять технологическую стратегию развития проекта или продукта;
• выстраивать процессы, внедрять и развивать инженерные практики.

• опыт работы в роли Data Engineer от 3-х лет;
• владение одним из языков программирования: Java, Groovy;
• знание принципов ООП, умение читать чужой код;
• опыт сборки проекта, компиляции и деплоя в Rancher. (Docker);
• опыт проектирования, реализации, развития и поддержки интеграционных решений на стеке технологий BigData;
• знание SQL: индексы, функции, умение читать планы запросов, оптимизация запросов;
• опыт работы с любой реляционной БД: Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL, DB2 и т.п.;
• умение работать с Git в консоли;
• знание особенностей работы ETL-инструментов: Apache Nifi, Airflow, интеграционные шины SAP BW, Talend, Informatica, SAS и т.п.;
• опыт работы с Hadoop;
• понимание устройства HDFS, форматов данных;
• опыт работы с Hive или любым другим хранилищем на основе Hadoop;
• опыт использования систем ведения проектов и документации;
• умение работать с архитектурными схемами;
• понимание принципов построения и хранения данных: DWH и DataLake.