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

Senior Data Engineer

Senior7000 SGD · okres nie podanySingapore, SG1 tydz. temu
Analityka rynku
📊 Data Engineering: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
Health PromotionDistributed ProcessingPySparkPipelinesReconciliationInfrastructure as Code (IaC)RelaxationData Quality AssuranceData LineagePyTorchPythonWorkflow Orchestration
Szczegóły
Doświadczenie
od 6 lat
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
Senior Data Engineer Work location- Paya Lebar The Senior Data Engineer sits within the DSAD Platform and Architecture Team and is responsible for designing, building, productionising and operating trusted data pipelines and reusable data products on the data platform using AWS and Databricks. Experience: Typically 6–10 years of relevant data or software engineering experience, including hands-on design and operation of production data pipelines and at least 2 years working with cloud-based data platforms. • Strong Python, PySpark and SQL capability, including distributed processing, complex transformations, query optimisation, debugging and automated testing. • Hands-on experience with Databricks, Apache Spark and Delta Lake for production-scale batch or streaming data engineering. • Hands-on AWS data engineering experience with a relevant mix of S3, Glue, Lake Formation, IAM, KMS, Lambda, Step Functions, EventBridge, CloudWatch, Redshift and MSK/Kinesis. • Experience designing lakehouse or data-lake architectures, including layered data patterns, dimensional or domain data modelling and reusable curated datasets. • Experience implementing incremental ingestion, change data capture, idempotency, late-arriving data handling, backfills, replay and recovery. • Experience implementing data quality, schema validation, reconciliation, metadata and lineage as automated parts of production pipelines. • Experience with workflow orchestration, Git-based development, CI/CD, infrastruct
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