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

[Expression of Interest] Data Engineer

remoteMid Valley City, Lingkaran Syed Putra,, MYСкор 60.5/1002д назад
Аналитика рынка
📊 Data Engineer: зарплаты и спрос на рынке
Стек
agileairflowathenaawsaws cdkbitbucketcdkci/cdcloudcloudformationgitglue
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
Role Summary We are looking for a talented and driven engineer to join the Ascend Sandbox team — Experian's cloud-based analytical platform that empowers clients and data scientists to explore, model, and derive insights from data in a secure, governed environment. You will play a key role in building, maintaining, and scaling the platform that serves both internal teams and external clients across the APAC region. What you’ll be doing Design, build, test, deploy and operate scalable batch and, where applicable, streaming data pipelines for the Ascend Sandbox analytical platform. Develop high-quality Python, PySpark and SQL solutions to ingest, transform and process large-scale datasets with accuracy, reliability and efficiency. Design data models and reusable, trusted datasets/data products for analytics, data science and downstream applications. Engineer and optimise AWS-based data solutions using relevant services such as Amazon S3, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift and Amazon EMR, according to the platform architecture. Apply data lake and lakehouse engineering practices, including efficient storage formats, partitioning, schema evolution and storage/query optimisation. Design robust ETL/ELT patterns, including incremental processing, dependency management, idempotency, retries, backfills and failure recovery. Implement workflow orchestration and scheduling for data pipelines using the platform's approved tooling, such as Airflow/MWAA, AWS Step Functions or AWS Glu
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