עדיין מחפשים עבודה במנועי חיפוש? הגיע הזמן להשתדרג!

במקום לעבור לבד על אלפי מודעות, Jobify מנתחת את קורות החיים שלך ומציגה לך רק משרות שבאמת מתאימות לך.

מעל 80,000 משרות • 4,000 חדשות ביום
חינם. בלי פרסומות. בלי אותיות קטנות.

Alljobs Match

מספר מקומות

Alljobs Match

מספר מקומות
מלאה, היברידית
28,000-40,000 ₪ (הערכה מבוססת AI)
הערכה מבוססת AI ולא שכר של המעסיק

לחברה מצליחה בראשל"צ, דרוש/ה Data Engineer.

מה בתפקיד?

אדריכלות נתונים: תכנון והקמה של פתרונות Data Pipeline מתקדמים ב-Google Cloud Platform, תוך הטמעת Modern Data Stack.
ETL/ELT מתקדמים: פיתוח תהליכים מתקדמים לעיבוד נתונים ב-Real-time וב-Batch, עם Apache Airflow, DBT ו-Dataflow.
ניהול תשתיות דאטה בענן: בנייה, ניהול ואופטימיזציה של Data Lakes ו-Data Warehouses ב-BigQuery כולל partitioning, clustering, ויישום אסטרטגיות ל- Cost Optimization.
אינטגרציות חכמות: חיבור נתונים ממקורות שונים (APIs, Data Streams, Third-Party Platforms), תוך הבטחת איכות וזמינות מידע גבוהה.
תמיכה באנליטיקה: פיתוח תשתיות תומכות Looker, Power BI, Tableau
ניהול Data Governance: הובלת סטנדרטים לאבטחת מידע, תאימות להגנת פרטיות ובקרת הרשאות נתונים רגישים.
עבודה שוטפת עם צוותי BI, תוכן ומוצר: חיבור הדאטה לעשיית התקשורת וליצירת אימפקט ממשי.

דרישות:
ניסיון: לפחות 3 שנות ניסיון בהנדסת נתונים או פיתוח BI בסביבות אנטרפרייז.
שליטה בענן: ניסיון עבודה מוכח ב-GCP, בפרט BigQuery, Cloud Storage, Dataflow ו-Cloud Functions.
תכנות: שליטה מתקדמת ב-Python ו-SQL מורכב, ידע ב-Bash/Shell scripting.
כלי ETL/ELT: ניסיון ב-Apache Airflow, DBT או תשתיות אוטומציה דומות.
עבודה עם מסדי נתונים: PostgreSQL, MySQL וניסיון בעבודה עם NoSQL כגון MongoDB ו-Firestore.
Version Control ו-DevOps: ניסיון עם Git, CI/CD, והיכרות עם מתודולוגיות DevOps.

יתרון:
ניסיון בעבודה עם Apache Kafka, PubSub או מערכות Streaming נוספות.
ניסיון בפיתוח Machine Learning Pipelines ו-MLOps.
היכרות עם עולמות המדיה הדיגיטלית וה-Publishing.
ניסיון עם Snowflake, Databricks או פלטפורמות Data מתקדמות אחרות.
ניסיון בשימוש בכלי AI תומכי דאטה. המשרה מיועדת לנשים ולגברים כאחד.