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职位描述
Accellor 正在寻找一名在使用 PySpark Notebooks 和 Microsoft Fabric 开发 ETL 流程方面拥有丰富经验的高级数据工程师、并支持现有传统 SQL Server 环境的丰富经验。理想的应聘者将拥有基于 Spark 的开发方面的深厚背景，展示出对 SQL 的高度精通，并能适应独立工作、团队协作或在需要时领导其他开发人员。
- 使用 PySpark Notebooks 和 Microsoft Fabric 设计、开发和维护 ETL 管道。
- 将数据从传统的 SQL Server 环境迁移和集成到现代数据平台。
- 优化数据管道和工作流程，以实现可扩展性、效率和可靠性。
- 排除并解决与性能、数据质量和系统可扩展性相关的复杂数据工程问题。
- 开发、维护并执行数据工程最佳实践、编码标准和文档。
- 进行代码审查并提供建设性反馈，以提高团队的工作效率和代码质量。
- 通过确保数据的完整性、可用性和跨不同平台的一致性，支持数据驱动的决策流程。
- 10年以上的数据工程经验，主要侧重于使用PySpark或其他基于Spark的工具进行ETL开发。
- 具有使用 Microsoft Fabric 或类似基于云的数据集成平台的经验者更佳。
- 具有丰富的数据仓库概念、ETL 框架和大数据处理知识。
- 熟悉其他数据处理技术（如 Hadoop、Hive、Kive）、
- 熟悉其他数据处理技术（如 Hadoop、Hive、Kafka）是一个优势。
- 具有处理结构化和非结构化数据源的经验。
- 具有出色的解决问题的技能和排除复杂数据工程问题的能力。
- 具有较强的沟通能力，能够将复杂的技术概念转化为业务术语。
优先技能
- 具有 Azure 数据服务（包括 Azure Data Factory、Azure Synapse 或类似工具）方面的经验、
- 熟悉用于数据操作和自动化的脚本语言（如 Python、Scala）。
- 熟悉 DevOps 实践、CI/CD 管道和容器化（Docker、Kubernetes）者优先。
offer要求 [offer requirements]
- 10年以上的数据工程经验，主要侧重于使用PySpark或其他基于Spark的工具进行ETL开发。
- 具有使用 Microsoft Fabric 或类似基于云的数据集成平台的经验者更佳。
- 具有丰富的数据仓库概念、ETL 框架和大数据处理知识。
- 熟悉其他数据处理技术（如 Hadoop、Hive、Kafka）是一个优势。
- 具有处理结构化和非结构化数据源的经验。
- 具有出色的解决问题的技能和排除复杂数据工程问题的能力。
- 具有较强的沟通能力，能够将复杂的技术概念转化为业务术语。
优先技能
- 具有 Azure 数据服务（包括 Azure Data Factory、Azure Synapse 或类似工具）方面的经验、
- 熟悉用于数据操作和自动化的脚本语言（如 Python、Scala）。
- 熟悉 DevOps 实践、CI/CD 管道和容器化（Docker、Kubernetes）者优先。
offer福利 [offer benefits]
Exciting Projects: 我们专注于高科技、通信、媒体、医疗保健、零售和电信等行业。
协作环境：您可以在开放、悠闲的环境中，与一支由高素质人才组成的多元化团队协作，拓展您的技能，甚至可以在我们的全球办事处工作：
工作与生活的平衡：Accellor重视工作与生活的平衡，因此我们提供灵活的工作时间安排、在家工作的机会以及带薪休假和节假日。
专业发展：我们的专业学习与发展团队定期组织沟通技巧培训、压力管理计划、专业认证以及技术和软技能培训。
优厚福利：我们为员工提供有竞争力的薪酬、家庭医疗保险、人身意外伤害保险、定期健康宣传计划、延长产假、年度绩效奖金和推荐奖金。
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海得拉巴，德兰加纳、印度
数据工程师主管
Accellor
数据工程师主管
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