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

remote55,000 EUR · период не указанBarcelona, ESСкор 70.5/1002д назад
Аналитика рынка
📊 Data Engineer: зарплаты и спрос на рынке
Стек
athenaawspolarspythonredshift
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
As a Data Engineer at Baxter Planning you will play a key role in building and evolving our data lake platform, supporting analytics and data-driven products across the business. You will design and operate reliable, production-grade data pipelines and curated datasets using modern AWS services and Python. This role focuses on data modeling, data quality, and near-real-time ingestion to ensure trustworthy, BI-ready data. You will work closely with engineers and stakeholders while contributing to architecture, automation, and best practices. What you’ll do Build the data-serving layer: curated datasets, marts, and product-ready tables Develop incremental / micro-batch pipelines and support CDC near-real-time ingestion (AWS DMS) Design BI-friendly data models (star schema) and manage schemas Build ETL/ELT in Python (Polars) and serve/query via Athena and/or Redshift Implement data quality + observability (freshness, completeness, duplicates, schema drift, anomalies) Orchestrate with Airflow and AWS-native tools (e.g., Step Functions) Contribute to CI/CD, IaC, architecture discussions, and best practices What we’re looking for • 4+ years building and operating production data pipelines • Strong Python (async/concurrency is a plus) • Strong AWS across services like: S3, Glue, Athena, Redshift, Lake Formation, CloudWatch, DMS, Lambda, Step Functions, SQS/SNS, ECS, DynamoDB (+ CloudFormation) • Experience with lakehouse tables (Delta or similar), schema evolution, partitioning, com
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