Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и обезличенный журнал Zorky. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. На сайте только демо: компании, ссылки и личная подборка открываются после регистрации. Зарегистрироваться →
ZorkyZorky
EN|RU|PL|DE|ES|FR|PT
@termdocs
← Все вакансии

Data Engineer (Onsite)

MiddleofficePhaya Thai, Bangkok, Thailand, TH →сегодня
Аналитика рынка
📊 Data Engineer: зарплаты и спрос на рынке
Стек
azureci/cdclouddatabricksflinkgitkafkapythonsparksql
Условия
Опыт
от 3 лет
Практики
CI/CD
Образование
Бакалавриат
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание
We’re seeking a hands-on and detail-oriented Data Engineer to join our data team. You will be responsible for designing, building, and maintaining scalable data pipelines that power analytics, business intelligence, and data science use cases. This role is essential in transforming raw data from across the organization into trusted, accessible, and high-quality datasets used by decision-makers across the company. Key Responsibilities Design, develop, and maintain robust ETL/ELT pipelines for both batch and streaming data Integrate data from a variety of source systems (e.g., APIs, Kafka, relational databases, file systems) Perform data cleansing, enrichment, and validation to ensure data quality and reliability Support implementation of data lineage and versioning across pipelines Collaborate with BI, Data Science, and Platform teams to support cross-functional data needs Optimize pipeline performance and manage data partitioning, schema evolution, and table formats Qualifications Bachelor’s degree in Information Technology, Computer Engineering, Computer Science, or related field 3+ years of experience in data engineering or a similar role, fresh graduate with strong potential will also be considered. Proficiency in SQL and Python , with strong understanding of data manipulation and performance tuning Experience with ETL tools and orchestration frameworks Familiarity with big data ecosystems such as Cloudera , Hive , HDFS , or Databricks Solid understanding of data warehouse
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs