Data Engineer

Rollout IT

Not Interested
Bookmark
Report This Job

profile Job Location:

Budapest - Hungary

profile Monthly Salary: Not Disclosed
profile Experience Required: 4-5years
Posted on: 30+ days ago
Vacancies: 1 Vacancy

Job Summary

Pénzügyi szektorban működő partnerünkhöz keresünk teljes munkaidőbe hibrid munkarendben.

Főbb feladatok:

  • Adatfolyamok és ETL/ELT pipeline-ok tervezése fejlesztése és üzemeltetése Pythonban (pl. Databricks/Spark környezetben).
  • Adattárházi megoldások (Snowflake vagy hasonló) adatmodellezése és betöltések optimalizálása.
  • Adatminőség és megbízhatóság biztosítása (validációk monitorozás naplózás).
  • Együttműködés üzleti BI és data science csapatokkal a követelmények pontosításában és a megoldások leszállításában.
  • Kódverzió-kezelés CI/CD és naprakész dokumentáció fenntartása.
  • Adatbiztonsági és megfelelőségi elvárások betartása a pénzügyi szektornak megfelelően.



Requirements

  • Erős Python programozási tapasztalat.
  • Felhőszolgáltatások ismerete (pl. Databricks).
  • Tapasztalat Snowflake-kel vagy hasonló felhőalapú adattárházi megoldással.
  • Minimum 2 év releváns szakmai tapasztalat data engineer területen.
  • Magabiztos SQL-ismeret és ETL/ELT best practice-ek.
  • Verziókezelés (Git) és alapvető tesztelési/CI-CD ismeretek.


Benefits

  • Hibrid munkavégzés (heti 3 nap onsite 2 nap HO betanulást követően rugalmas)
  • Jófej csapat szakmai fejlődés támogatása
  • Versenyképes fizetés

Munkaerőkölcsönzői nyilvántartásba vételi szám: VA/FMMF-KIO/000208-5/2024
Munkaerő közvetítési nyilvántartási szám: VA/FMMK-KIO/005473-2/2022

Pénzügyi szektorban működő partnerünkhöz keresünk teljes munkaidőbe hibrid munkarendben.Főbb feladatok:Adatfolyamok és ETL/ELT pipeline-ok tervezése fejlesztése és üzemeltetése Pythonban (pl. Databricks/Spark környezetben).Adattárházi megoldások (Snowflake vagy hasonló) adatmodellezése és betöltések...
View more view more

Company Industry

IT Services and IT Consulting

Key Skills

  • Apache Hive
  • S3
  • Hadoop
  • Redshift
  • Spark
  • AWS
  • Apache Pig
  • NoSQL
  • Big Data
  • Data Warehouse
  • Kafka
  • Scala