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 (Spark)

seniorremoteWrocław, PLСкор 68/1002д назад
Аналитика рынка
📊 Data Engineer: зарплаты и спрос на рынке
Стек
SparkDataPythonSQLMongoDBStructured StreamingDataFramesPySparkagileci/cdconfluencedata lakehouse
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
Do zespołu Data Platform poszukujemy doświadczonego Data Engineer ( Spark) , który będzie odpowiedzialny za projektowanie, rozwój i optymalizację rozwiązań do rekoncyliacji danych w warstwie ODS (Operational Data Store), opartej na MongoDB, oraz ich synchronizację z systemami źródłowymi w branży bankowej. Osoba na tym stanowisku będzie również rozwijać i utrzymywać architekturę Data Lakehouse, obejmującą przetwarzanie danych od warstwy surowej po warstwy prezentacyjne (bronze, silver, gold), z wykorzystaniem Apache Spark oraz Apache Iceberg. Praca zdalna. Zakres obowiązków Projektowanie i implementacja procesów rekoncyliacji danych z wykorzystaniem Apache Spark, PySpark i Spark SQL, w tym porównywanie danych w MongoDB z danymi w systemach źródłowych. Opracowywanie reguł jakości danych, wykrywanie duplikatów, brakujących rekordów i anomalii oraz generowanie raportów i alertów. Integracja Apache Spark z MongoDB przy użyciu MongoDB Spark Connector, w tym optymalizacja odczytu i zapisu danych. Projektowanie, rozwój i utrzymanie warstw Data Lakehouse w architekturze raw/bronze/silver/gold z wykorzystaniem Apache Iceberg. Implementacja procesów CI/CD dla schematów tabel, migracji oraz wersjonowania danych. Optymalizacja wydajności procesów Spark, w tym partycjonowania, cache’owania, broadcast joins i Adaptive Query Execution. Monitorowanie procesów przetwarzania danych oraz wdrażanie rozwiązań observability z wykorzystaniem Prometheus i Grafana. Automatyzacja budowania, testowania
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