Hadoop Engineer (Data Engineering)
О позиции
Мы ищем опытного Hadoop Engineer для работы в динамичной команде, занимающейся Data Engineering. Ваша роль будет заключаться в разработке и поддержке решений на основе Hadoop, а также в интеграции различных данных из множества источников. Вы будете работать в гибком режиме, что позволит вам эффективно управлять своим временем и задачами.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и оптимизация ETL процессов с использованием Hadoop.
- Анализ больших данных и создание отчетов для бизнес-анализа.
- Интеграция данных из различных источников с использованием Apache и других технологий.
- Настройка и мониторинг систем с использованием Grafana и Prometheus.
- Работа в команде для улучшения архитектуры данных и процессов обработки.
- Поддержка и обучение других членов команды по вопросам использования Hadoop и связанных технологий.
Требования
- Опыт работы с Hadoop не менее 3 лет.
- Знание языков программирования: Java, Python, Scala.
- Опыт работы с инструментами мониторинга, такими как Grafana и Prometheus.
- Знание Linux и основ работы с системами.
- Опыт работы с Splunk для анализа данных.
- Способность работать в команде и эффективно общаться с другими участниками проекта.
Будет плюсом
- Опыт работы с облачными решениями (AWS, Azure).
- Знание других технологий обработки данных.
- Опыт работы в Agile-среде.
Что мы предлагаем
- Конкурентоспособная зарплата и бонусы.
- Гибкий график работы и возможность удаленной работы.
- Доступ к обучающим материалам и курсам для повышения квалификации.
- Дружелюбная команда и поддержка в профессиональном росте.
- Медицинская страховка и другие социальные гарантии.
- Участие в интересных проектах с использованием современных технологий.
Вакансия предлагает интересные возможности для специалистов в области обработки данных, однако не указаны конкретные условия работы и компания. Заработная плата также является оценочной.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание экосистемы Hadoop, включая опыт работы с HDFS и MapReduce, а также знание инструментов, таких как Apache Hive и Apache Pig.
Способность самостоятельно управлять проектами в гибридном режиме, эффективно распределяя время между удаленной работой и взаимодействием с командой в офисе.
Опыт разработки на языках Java и Python для создания ETL процессов, а также знание Scala для работы с данными в реальном времени.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Data Engineering
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев