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 • אלפי משרות חדשות בכל יום
חינם. בלי פרסומות. בלי אותיות קטנות.
Key Responsibilities:
Take responsibility for the ingestion of large volumes of new data.
Conduct deep understanding and examination of data in close collaboration with Data Scientists.
Design and develop critical, diverse, and large-scale data pipelines and processes.
Deploy and optimize data solutions across both cloud and on-premise environments.
B.Sc. in Computer Science, Engineering, Mathematics, or Statistics - Mandatory.
3+ years of experience as a Data Engineer.
3+ years of development experience in Python - Mandatory.
Hands-on experience with Object-Oriented Programming (OOP).
Hands-on experience with Spark for large-scale data processing - Mandatory.
Hands-on experience with dbt.
Experience building and maintaining data pipelines using tools like Airflow or Kubeflow.
Practical experience and understanding of Docker, and container platforms such as ECS / Kubernetes.
Understanding of optimization techniques and working with advanced data formats, emphasizing Parquet and Iceberg (as well as Avro, HDF5, Delta Lake).
Hands-on experience with AWS data services (including Athena, Glue, EMR / EMR Serverless, Redshift, RDS) - Significant advantage.
Experience working with and integrating BI tools such as QuickSight, Tableau, and PowerBI.
Understanding of Machine Learning concepts and processes.
Practical knowledge of GenAI / prompt engineering solutions - Advantage.
initiative and independence, team player.
Self-learning ability, high analytical skills.
Ability to work under pressure, high level of responsibility and commitment.
Working Interfaces: Development team, production team, end-users.
במקום לעבור לבד על אלפי מודעות, Jobify מנתחת את קורות החיים שלך ומציגה לך רק משרות שבאמת מתאימות לך.
מעל 80,000 משרות • אלפי משרות חדשות בכל יום
חינם. בלי פרסומות. בלי אותיות קטנות.
ערב