Dateningenieur bei SquareOne in SquareOne

Mindestens 3–5 Jahre Erfahrung als Dateningenieur. Erfahrung in der Arbeit mit Datenbanken wie Teradata, Oracle, Hive, BigQuery. Erfahrung in der Arbeit mit der Google Cloud Platform, insbesondere mit Diensten wie BigQuery, Dataproc, Pub/Sub, Google Cloud Storage. usw. Kenntnisse in SQL auf fortgeschrittenem Niveau, Erstellung und Entwicklung einer Containeranwendung in Phyton-Technologie unter Verwendung des Flask/Django-Frameworks und der Microservices-Architektur. Kenntnisse der Programmiersprache Python auf mittlerem Niveau. Fähigkeit zur Erstellung, Optimierung und Automatisierung von ETL-Prozessen (Informaitica Power Center). Kenntnisse über Tools: Apache Airflow Application Lifecycle Automation (GitLab, Jira, Jenkins und ähnliche) Weitere Vorteile sind: • Kenntnisse von Dash, Streamlit • Kenntnisse von SqlAlchemy • Erfahrung mit Anwendungen, die in Containern ausgeführt werden (Kubernetes, Anthos, Docker oder ähnliches) ScheduleIN-Aufgabenplanungsanwendungen, • Entwicklungskenntnisse der SAS-Umgebung, • Anwendungen zur Berichterstellung und Erstellung von Dashboards, z. B. Google Data Studio, SuperSet, • Überwachungstools, z. B. Gratana, • Cloud-Lösungen, die in Datenladeprozessen verwendet werden, z. Datenfluss, Nifi. ,[Datenanalyse und Vorbereitung logischer und physikalischer Modelle für sie,, Design und Implementierung von IT-Lösungen im Bereich der Dateneinspeisung,, Arbeiten mit relationalen Datenbanken (Postgres Sql, Oracle), Aufbau von ETL-Prozessen – Power Center Informatica , Erstellung und Entwicklung von Containeranwendungen in Phyton-Technologie unter Verwendung des Flask/Django-Frameworks und der Microservices-Architektur, Verwendung des Linux-Betriebssystems, Arbeiten in einer Cloud-Umgebung auf der Google Cloud Platform (Big Query, Cloud SQL, Kubernetes), Automatisierung des Anwendungslebenszyklus (GitLab , Jira, Jenkins und ähnliche), Erstellung von Lösungskonzepten und Implementierung von Lösungen basierend auf Geschäftsanforderungen und -bedürfnissen, Unterstützung bei Tests und Implementierung von Änderungen im Bereich der Datenfütterungsprozesse, Beseitigung von Vorfällen und Mitwirkung bei der Problemlösung, Unterstützung des Teams bei der Entwicklung von Kompetenzen in Oracle / Posgres-Technologie] Anforderungen: Python, Teradata, BigQuery, Google Cloud Platform, SQL, PySpark, ETL