Używamy techniczne pliki cookie i zanonimizowany dziennik wizyt Zorky. Yandex Metrica (dane są przechowywane na serwerach w Rosji) działa tylko za Twoją zgodą. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
← Wszystkie oferty

Data Engineer (Spark)

SeniorremoteWrocław, PL →3 tydz. temu
Analityka rynku
📊 Data Engineering: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
SparkDataPythonSQLMongoDBStructured StreamingDataFramesPySparkagileci/cdconfluencedata lakehouse
Szczegóły
Praktyki
Agile, CI/CD, DevOps, Kanban, Scrum
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

Do zespołu Data Platform poszukujemy doświadczonego Data Engineer ( Spark) , który będzie odpowiedzialny za projektowanie, rozwój i optymalizację rozwiązań do rekoncyliacji danych w warstwie ODS (Operational Data Store), opartej na MongoDB, oraz ich synchronizację z systemami źródłowymi w branży bankowej. Osoba na tym stanowisku będzie również rozwijać i utrzymywać architekturę Data Lakehouse, obejmującą przetwarzanie danych od warstwy surowej po warstwy prezentacyjne (bronze, silver, gold), z wykorzystaniem Apache Spark oraz Apache Iceberg. Praca zdalna.

Zakres obowiązków Projektowanie i implementacja procesów rekoncyliacji danych z wykorzystaniem Apache Spark, PySpark i Spark SQL, w tym porównywanie danych w MongoDB z danymi w systemach źródłowych. Opracowywanie reguł jakości danych, wykrywanie duplikatów, brakujących rekordów i anomalii oraz generowanie raportów i alertów. Integracja Apache Spark z MongoDB przy użyciu MongoDB Spark Connector, w tym optymalizacja odczytu i zapisu danych.

Projektowanie, rozwój i utrzymanie warstw Data Lakehouse w architekturze raw/bronze/silver/gold z wykorzystaniem Apache Iceberg. Implementacja procesów CI/CD dla schematów tabel, migracji oraz wersjonowania danych. Optymalizacja wydajności procesów Spark, w tym partycjonowania, cache’owania, broadcast joins i Adaptive Query Execution.

Monitorowanie procesów przetwarzania danych oraz wdrażanie rozwiązań observability z wykorzystaniem Prometheus i Grafana. Automatyzacja budowania, testowania

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.
Zgłoś tę ofertę
Pilne pytanie? Napisz @termdocs