Мы используем технические cookie и обезличенный журнал посещений Zorky. Яндекс Метрику (данные хранятся на серверах в РФ) включаем только с вашего согласия. 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 →
← Все вакансии

Senior Data Engineer - Python/SQL (Public Sector)

Senior8,000 SGD · период не указанSingapore, SG1нед назад
Аналитика рынка
📊 Data Engineer: зарплаты и спрос на рынке
Стек
OwnershipCode ReviewPySparkLead ManagementComputer EngineeringSecurity ReconciliationsData PipelineAWSInformation SystemsCluster ServerClassificationComputer Science
Условия
Опыт
от 6 лет
Практики
CI/CD, MLOps
Образование
Высшее образование
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

Role Overview The Senior Data Engineer sits within the DSAD Platform and Architecture Team and is responsible for designing, building, productionising and operating trusted data pipelines and reusable data products on the SWDA data platform using AWS and Databricks.

The role

will provide technical leadership across data ingestion, transformation, modelling, quality, lineage, orchestration, observability and performance, applying CRISPr principles of comprehensiveness, robustness and scalability so that data remains dependable for analytics, reporting and ML/AI workloads. Key

Responsibilities

Data Pipeline Architecture and Delivery: Lead the design and implementation of maintainable batch and streaming pipelines that ingest, validate, transform and publish structured, semi-structured and unstructured data across AWS and Databricks. Lakehouse and Data Product Engineering: Design Bronze, Silver and Gold data layers using Delta Lake or equivalent patterns; develop reusable domain data models, curated datasets and data products with explicit ownership, definitions and service expectations. Source Integration and Incremental Processing: Implement reliable ingestion from databases, files, APIs and event streams using full-load, incremental, change-data-capture and replayable processing patterns appropriate to each source.

Data Quality and Contracts: Establish schema enforcement, data contracts, automated validation, reconciliation and anomaly checks covering completeness, validity,

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.
Пожаловаться на вакансию
Срочный вопрос? Напишите @termdocs