Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Lead/Senior Data Engineer

senior6,000 SGD · период не указанSingapore, SGСкор 72.5/1002нед назад
Аналитика рынка
📊 Data Engineer: зарплаты и спрос на рынке
Стек
OwnershipAdobe SparkAirflowComputer EngineeringData PipelineMentoring for DevelopersData GovernanceComputer ScienceData LineagePythonTeam BuildingData security platforms
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
Role: • Lead the architecture, design and delivery of Data Lake, Data Warehouse and Lakehouse platforms, including on Databricks. • Own and build scalable, reliable ETL/ELT pipelines and large-scale ingestion from diverse structured and unstructured sources. • Build and manage data infrastructure on Databricks and modern data stack (Spark, Delta Lake). • Define and drive data modeling (dimensional, Data Vault), data quality, and data governance standards across Lake and Warehouse layers. • Optimize data processing jobs and SQL / Spark workloads for performance, reliability and cost on Databricks. • Implement data security, access control, data lineage and compliance practices. • Provide technical leadership, mentorship and code reviews to the team. • Partner with analysts, data scientists and application teams to deliver trusted data products. Requirements • Degree in Computer Science, IT, Data Engineering or related. • 5+ years in data engineering with experience leading projects or small teams. • Strong in SQL, Python /Scala, and Spark on Databricks. • Hands-on with Databricks Lakehouse platform, Delta Lake, ETL/ELT frameworks and orchestration (e.g., Airflow / Databricks Workflows). • Proven experience building and operating Data Lakes and Data Warehouses at scale. • Experience with relational databases, cloud platforms, and building secure, production-grade data pipelines. • Strong ownership, problem-solving and communication skills. • This role will need to secure a cle
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs