Data Engineer

Что предстоит делать

Data Engineer Ты технически подкован, любишь исследовать новые подходы и хочешь избежать ограничений, накладываемых существующими структурами и процессами? Как Data Engineer ты попадёшь в среду, где многое создаётся с нуля и где ты сможешь активно предлагать собственные технические идеи. От архитектуры и data pipelines до качества данных и AI-интерфейсов — у тебя будет возможность разрабатывать современные решения, беря на себя ответственность за их реализацию. Откликайся сейчас и воспользуйся технической свободой, которую предлагает эта позиция.  Твои преимущества как Data Engineer Компенсация: Привлекательная зарплата с дополнительной переменной составляющей, отражающей твой опыт и техническую экспертизу.  Творческая свобода: Помоги построить центральную data platform с нуля и предложи свои технические идеи. У тебя будет много пространства для исследования современных решений и активного формирования технической архитектуры.  Гибкость: Организуй свой рабочий день в значительной степени самостоятельно и работай гибко из дома или из любого места в Германии. При этом ты должен быть готов посещать важные встречи, воркшопы и взаимодействовать лично, когда это необходимо.  Workation: Бери до четырёх недель workation в пределах ЕС и, по договорённости, потенциально за пределами ЕС.  Пенсия: Воспользуйся программой профессионального пенсионного обеспечения с 50% взносом работодателя.  Развитие: Используй индивидуальные возможности обучения, языковые курсы и персональные программы обучения.  Международная среда: Работай в международной среде, где немецкий и английский используются как рабочие языки.  Твои задачи как Data Engineer Data Layer: Возьми на себя ответственность за эксплуатацию и дальнейшее развитие data platform на базе Databricks, включая workspaces, jobs и permissions.  Data Pipelines: Разрабатывай надёжные ETL и ELT pipelines для banking, treasury, payments, export finance и других источников данных.  Архитектура: Проектируй структуры Data Lake и Lakehouse, а также масштабируемые и высокопроизводительные модели данных.  Качество данных: Внедряй автоматизированные проверки качества и обеспечивай полноту, своевременность и согласованность данных.  Мониторинг: Создавай мониторинг и оповещения для pipelines, jobs, задержек и ошибок.  Governance: Документируй потоки данных и lineage, поддерживай классификацию данных, контроль доступа и соблюдение регуляторных требований.  AI Enablement: Предоставляй подходящие данные и интерфейсы для AI use cases и MLOps.  Сотрудничество: Поддерживай бизнес-команды в анализе данных и тесно работай с Architecture, Platform, Risk и Compliance.  Твой профиль Образование: Степень в области Computer Science, Data Engineering, Business Informatics или сопоставимая квалификация — основа для этой роли.  Опыт: Несколько лет опыта в Data Engineering и построении продуктивных data platforms.  Технологии: Очень хорошее знание Databricks, SQL и современных ETL и ELT паттернов.  Архитектура: Опыт с архитектурами Data Lake или Lakehouse, моделированием данных и качеством данных.  Облако: Опыт с Infrastructure as Code в облачных средах важен, идеально дополненный знанием Azure или AWS.  Эксплуатация: Опыт с мониторингом, обработкой ошибок и выводом продуктивных data pipelines в эксплуатацию.  Коммуникация: Сильные коммуникативные навыки и очень хороший английский на уровне C1.  Дополнительные навыки: Опыт с banking, finance, Power BI, DORA, SFTP или AI и ML data pipelines будет преимуществом. У тебя есть собственные идеи о том, как должна строиться современная data platform, и ты хочешь свободы для их реализации? Тогда эта роль предлагает техническую свободу, которую редко встретишь в устоявшихся структурах.  Найди больше English Speaking Jobs in Germany на Arbeitnow