Używamy techniczne pliki cookie i statystyki odwiedzin: Yandex Metrica i zanonimizowany dziennik odwiedzin Zorky. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Ta strona to tylko demo: nazwy firm, linki i osobiste zestawienie ofert otwierają się po rejestracji. Zarejestruj się →
ZorkyZorky
Polski
@termdocs
← Wszystkie oferty

Data Engineer (Databricks, PySpark, SQL)

6400 SGD · okres nie podanySingapore, SG1 tydz. temu
Analityka rynku
📊 Data Engineering: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
Enterprise Storage SystemDistributed PlatformsPySparkApache SparkTechnical WritingData PipelineAWSData TransformationData ManagementCloud StorageDatabricksData Engineering
Szczegóły
Praktyki
CI/CD
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis
Data Engineer (Databricks | PySpark | SQL) – 1-YearRenewable Contract Salary: Up to S$7,100/month + 1-Month Contract Completion Bonus Employment Type: 1-Year Renewable Contract Experience Required: Minimum 3 years in Data Engineering or Enterprise Data Platforms About the Role Are you a hands-on Data Engineer with experience in Databricks and a passion for building reliable, scalable data pipelines? We are looking for a Data Engineer to design, develop and support data ingestion and transformation pipelines using Databricks and AWS. You will work closely with architects, engineers, QA and business teams to deliver high-quality datasets and reliable data solutions for enterprise applications and analytics. This is an opportunity to apply your technical skills to real-world data engineering challenges while working with modern cloud data technologies. Key Responsibilities Design, develop and maintain batch and/or streaming data pipelines using Databricks and AWS services. Build data ingestion and transformation processes using SQL, Python/PySpark and Delta Lake. Process and organise data across Bronze, Silver and Gold layers using the Medallion Architecture. Integrate data from APIs, databases, files, object storage and other enterprise data sources. Implement data-quality checks, validation, reconciliation, logging, error handling and recovery mechanisms. Troubleshoot and optimise Spark jobs, data processing performance, storage and cloud resource utilisation. Support CI/CD, s
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs