О компании
Xebia — глобальный партнер в области искусственного интеллекта, цифровой трансформации и инженерии. С более чем 25-летним опытом и командой из 5000 профессионалов в 16 странах, компания помогает организациям проектировать и создавать масштабируемые продукты, платформы и решения, основанные на данных.
Компания специализируется на искусственном интеллекте, данных и облачных технологиях, интеллектуальной автоматизации и цифровых продуктах, сочетая глубокую техническую экспертизу с сильным акцентом на инженерное совершенство и культуру, ориентированную на людей.
В регионе ЦВЕ — команда из почти 1000 экспертов, создающих современные приложения, платформы данных и AI-решения для таких клиентов, как Millennium, ING, Play, Edenred, Arabian Drilling, FedEx, Leroy Merlin, Truecaller, Volotea, Schmitz Cargobull и многих других. Работа ведется с ведущими технологиями, включая AWS, Azure, GCP, Databricks и Snowflake.
Вы будете:
•Проектировать и внедрять масштабируемые конвейеры данных на Databricks.
•Стандартизировать существующие конвейеры (подход золотого стандарта).
•Мигрировать и рефакторить устаревшие конвейеры данных.
•Разрабатывать преобразования данных с использованием dbt и Python.
•Поддерживать подключение новых наборов данных (регионы США, APAC).
•Сотрудничать с архитекторами данных и аналитическими командами.
•Вносить вклад в будущие основы Data Science и MLOps.
•Работать в условиях ограниченной пропускной способности и оптимизировать производительность и использование ресурсов.
Ваш профиль:
•Сильный опыт работы в качестве инженера данных.
•Практический опыт работы с Databricks (конвейеры производственного уровня).
•Очень хорошие знания Python для обработки данных.
•Опыт работы с dbt и слоями преобразования данных.
•Твердое понимание проектирования, оркестрации и масштабируемости конвейеров данных.
•Опыт работы с устаревшими системами и миграцией конвейеров.
•Опыт работы с облачными платформами данных (Azure / AWS / GCP).
•Знание моделирования данных (архитектура медальонов, размерные модели).
•Опыт работы с финансовыми или рыночными данными.
•Знакомство с практиками CI/CD для конвейеров данных.
•Способность работать самостоятельно и брать на себя ответственность за решения в области данных.
•Сильные коммуникативные навыки и ориентация на командное сотрудничество.
Требуется работа из региона Европейского Союза и разрешение на работу.
Желательно иметь:
•Опыт работы в средах Data Science или MLOps.
•Знание поддержки жизненного цикла ML в Databricks.
•Опыт работы в глобальных распределенных командах.
•Опыт участия в масштабных проектах по подключению данных в нескольких регионах.
Процесс найма:
Просмотр резюме – звонок HR – собеседование – собеседование с клиентом – принятие решения
