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 II (Python & Cloud)

hybridLisbon, PTСкор 68/1001д назад
Аналитика рынка
📊 DevOps / SRE: зарплаты и спрос на рынке
Стек
awsclouddataopsdevopsllmpython
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
Efficio is the world’s largest procurement consultancy, but we are transforming into a technology-first company. We are moving from "data-based" to "data-driven," building the intelligent backbone that will power our new GenAI and LLM products.   As a Data Engineer on the Product Team, you won't just be running reports. You will be building the code that ingests, cleans, and delivers high-quality data to our AI models. This is a role for an engineer who wants to move beyond "scripts" and learn how to build robust, scalable software platforms.   Our Engineering Culture: We operate with a DataOps mindset, focusing on automation, observability, and reliability. We don't just "hand off" code to DevOps; we own our pipelines. We invest significantly in your growth, offering sponsorship for AWS Certifications and mentorship from our Principal Architects to help you master Infrastructure-as-Code. This role gives you the opportunity to: - Collaborate on the design of scalable cloud infrastructure, utilizing Terraform to provision AWS resources (ECS, Lambda, S3) with a focus on resilience and reproducibility. - Build high-performance, maintainable Python applications characterized by strict dependency management, comprehensive error handling, and high test coverage. - Own the complete data journey: from ingestion to consumption; designing the API layers and backbones required to integrate GenAI into production. What We Look for: - 2–5 years of hands-on experience in Data Engineering or
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