Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и обезличенный журнал Zorky. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. Вакансии и страницы компаний открыты всем; ссылки на объявления и личная подборка — после регистрации. Зарегистрироваться →
ZorkyZorky
Русский
@termdocs
← Все вакансии

Data Engineer (Airflow / Snowflake)

MiddleremoteWarsaw, PL →3д назад
Аналитика рынка
📊 Data Engineer: зарплаты и спрос на рынке
Стек
SQLPythonCI/CDGitDockerAmazon Web Services (AWS)KubernetesApache AirflowSnowflakeData Engineeringairflowaws
Условия
Опыт
от 3 лет
Английский
B2, обязателен
Практики
CI/CD
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание
Industry: IT Rate: up to 160 pln/h net + VAT, B2B Location: 100% remote About role: We are seeking a skilled and experienced Data Engineer specializing in Apache Airflow and Snowflake. The ideal candidate will have a strong background in designing and maintaining data pipelines, with a focus on performance optimization and data quality. Essential skills include proficiency in Python and SQL, alongside hands-on experience with data modeling and cloud data storage solutions. Main Responsibilities Design, build, and maintain Apache Airflow DAGs in Python that load data into the Data Lake (S3) and Snowflake. Build pipelines that ingest data from APIs, databases, and files. Model and transform data with dbt. Tune SQL queries and Snowflake performance and cost. Set up monitoring, alerting, and error handling for pipelines. Protect data quality through testing and validation, and keep documentation current. Key Requirements 3+ years of experience as a Data Engineer. Apache Airflow : strong knowledge of operators, sensors, hooks, TaskFlow API, XCom, pools, backfills, and idempotent DAG design. Python : strong skills, with clean, testable code and pytest. SQL : advanced level, including window functions, CTEs, and query optimization. Snowflake : hands-on experience with warehouses, stages, external volumes, COPY INTO. dbt : models, tests, macros, snapshots, and incremental models. AWS S3 : Data Lake organization, partitioning, file formats (Parquet, JSON, CSV), and IAM policies. Git
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs