Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Data Engineer (Databricks) - Contract

junior5,500 SGD · период не указанSingapore, SGСкор 67.5/1004д назад
Аналитика рынка
📊 Data Engineer: зарплаты и спрос на рынке
Стек
Snowflake Cloud Data WarehouseData Quality ChecksAnalytics SupportDesignRegulatory ComplianceETL ToolsPipeline DevelopmentDatabricksData Governancerequirements from stakeholdersMonitoringData Lineage
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
About the Role Our clientis looking for a Data Engineer with hands-on experience in Databricks and Snowflake to design, build, and maintain modern data pipelines and platforms. You will work closely with analysts, data scientists, and product teams to turn raw data into trusted, high-quality datasets that drive analytics, reporting, and machine learning. Key Responsibilities • Design, build, and optimize scalable batch and streaming data pipelines using Databricks (Spark, Delta Lake) and Snowflake. • Develop and maintain ELT/ETL workflows that ingest data from databases, APIs, event streams, and files. • Model data using dimensional and lakehouse approaches (e.g., medallion architecture) to support analytics and ML use cases. • Tune performance and manage cost across Databricks clusters and Snowflake warehouses. • Implement data quality checks, monitoring, alerting, and lineage to ensure reliability and trust in data. • Apply data governance and security best practices, including access control, masking, and compliance requirements. • Build CI/CD and infrastructure-as-code practices for data pipelines. • Collaborate with stakeholders to understand requirements and translate them into technical solutions. • Document pipelines and data models, and mentor junior engineers through code reviews and knowledge sharing. Required Qualifications • 3 to 7 years of professional experience in data engineering. • Strong hands-on experience with Databricks (Spark, PySpark/Spark SQL, Delta L
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs