Emploi
De la source partenaire
Ingénieur de données junior
75 000 $US Salaire
Détails
- Type de contrat
- Temps plein
- À distance
- Oui
- Salaire à partir de
- 75 000
- Salaire jusqu'à
- 115 000
- Entreprise
- EdgeQ Technologies Private Limited
Description
Traduit automatiquement depuis English. Le texte original fait foi. Traduction automatique — une traduction plus précise est en préparation.
Ingénieur de données junior
Titre du poste : Ingénieur de données junior
Type d'emploi : Temps plein
Modalités de travail : À distance / Hybride / Sur site
Niveau d'expérience : niveau d'entrée en début de carrière (0 à 3 ans)
Échelle salariale : 75 000 $ à 115 000 $ par an
Lieux de travail : Seattle, WA | Austin, Texas | Dallas, Texas | La ville de New York, New York | Atlanta, Géorgie
Exigence de localisation du candidat : doit résider actuellement aux États-Unis.
À propos du rôle
Nous recherchons un Junior Data Engineer motivé et soucieux du détail pour rejoindre notre équipe d'ingénierie de données. Le candidat idéal aura une compréhension de base de Python, SQL, des processus ETL et d'Apache Spark, avec un vif intérêt pour la création de pipelines de données fiables et évolutifs.
Dans ce rôle, vous aiderez à développer et à maintenir des flux de travail d'ingestion de données, à transformer les données brutes en ensembles de données utilisables et à soutenir les initiatives d'intégration de données. Vous collaborerez avec des ingénieurs de données, des analystes de données, des scientifiques de données et d'autres équipes techniques pour garantir que les données sont exactes, accessibles et prêtes pour le reporting et l'analyse.
Cette opportunité est idéale pour les jeunes diplômés et les professionnels en début de carrière qui souhaitent développer leurs compétences en ingénierie des données, en traitement du Big Data et en plateformes de données modernes.
Condition d'éligibilité : les candidats doivent résider actuellement aux États-Unis. Le travail à distance n'est disponible que lorsque les exigences en matière d'emploi et de paie de l'employeur le permettent.
Principales responsabilités
• Développer, tester et maintenir des pipelines de données à l'aide de Python et SQL.
• Aider à la création et à la gestion des flux de travail ETL (Extract, Transform, Load).
• Extrayez les données des bases de données, des API, des fichiers et d'autres systèmes sources.
• Nettoyer, transformer, valider et charger les données dans les systèmes cibles.
• Utilisez Apache Spark pour le traitement distribué des données et les transformations de données à grande échelle.
• Écrivez des requêtes SQL efficaces pour récupérer, joindre, agréger et manipuler des ensembles de données.
• Surveillez les pipelines de données et résolvez les pannes, les problèmes de performances et les problèmes de qualité des données.
• Soutenir le développement de workflows de traitement par lots et, le cas échéant, de flux de données en continu.
• Mettre en œuvre des contrôles de validation des données pour maintenir l'exactitude et la cohérence des données.
• Collaborer avec les équipes d'analyse et de business intelligence pour répondre aux exigences de reporting et d'analyse.
• Documenter la logique du pipeline, les sources de données, les transformations et les procédures techniques.
• Suivez les normes de codage, les pratiques de contrôle de version et les directives de sécurité des données.
• Participer aux révisions de code, aux tests et aux initiatives d'amélioration continue.
Qualifications requises
• Baccalauréat en informatique, technologies de l'information, ingénierie des données, génie logiciel ou dans un domaine connexe, ou expérience pratique équivalente.
• 0 à 3 ans d'expérience en ingénierie de données, développement de logiciels, analyse de données ou dans un domaine technique connexe.
• Connaissance pratique de Python pour les scripts, le traitement des données et l'automatisation.
• Maîtrise de SQL, y compris les jointures, les agrégations, les sous-requêtes et la manipulation de données.
• Compréhension des concepts ETL/ELT et du développement de pipelines de données.
• Connaissance de base d'Apache Spark et du traitement de données distribué.
• Connaissance des bases de données relationnelles et des principes fondamentaux de la modélisation des données.
• Compréhension des techniques de nettoyage, de validation et de transformation des données.
• Familiarité avec Git ou d'autres outils de contrôle de version.
• Solides compétences en matière de réflexion analytique, de résolution de problèmes et de débogage.
• Bonnes compétences en communication écrite et verbale.
• Doit résider actuellement aux États-Unis.
Qualifications préférées
• Exposition à PySpark pour les transformations de données à grande échelle.
• Familiarité avec les plateformes cloud telles qu'AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud Platform.
• Connaissance de base des entrepôts de données tels que Snowflake, Amazon Redshift ou Google BigQuery.
• Compréhension des architectures de lac de données et de Lakehouse.
• Familiarité avec les outils d'orchestration de flux de travail tels qu'Apache Airflow.
• Exposition à Docker, CI/CD ou tests automatisés.
• Compréhension du traitement par lots, des charges incrémentielles et de la planification du pipeline de données.
• Familiarité avec la modélisation dimensionnelle et la conception d'entrepôts de données.
• Projets académiques, stages ou projets personnels impliquant des pipelines de données ou des technologies Big Data.
Compétences techniques
Catégorie de compétenceCompétences requises/préféréesProgrammationPythonRequête de base de donnéesSQLIntégration de donnéesPipelines ETL/ELTTraitement Big DataApache Spark, base PySparkBases de donnéesConcepts de bases de données relationnellesContrôle de versionGit, GitHub ou GitLabPlateformes CloudAWS, Azure ou Google Cloud — préféréData WarehousingSnowflake, Redshift ou BigQuery — préféréWorkflow OrchestrationApache Airflow — préféréCore CompétencesDébogage, qualité des données, résolution de problèmes
Salaire et avantages
• Salaire de base annuel : 75 000 $ à 115 000 $ USD.
• Emploi à temps plein.
• Modalités de travail à distance, hybrides ou sur site, selon le poste.
• Les avantages potentiels peuvent inclure une assurance maladie, des plans de retraite, des congés payés et des opportunités de développement professionnel, selon l'employeur.
• Possibilités de développer des compétences en ingénierie des données cloud, en informatique distribuée et en architecture de données évolutive.
L'échelle salariale est indicative et non une offre vérifiée. La rémunération réelle peut varier selon l'employeur, l'expérience, le lieu et les exigences du rôle.
Lieux de travail
Des opportunités peuvent être disponibles sur les marchés américains suivants :
• Seattle, Washington
•Austin, Texas
•Dallas, Texas
• New York, New York
• Atlanta, Géorgie
Exigences du travail à distance
• Les candidats doivent résider actuellement aux États-Unis.
• Les candidats doivent être éligibles pour travailler aux États-Unis selon les conditions d'embauche applicables de l'employeur.
• L'emploi à distance est soumis à l'éligibilité salariale spécifique à l'État et aux politiques de l'entreprise.
• Certains postes peuvent nécessiter une présence occasionnelle au bureau ou une collaboration pendant les heures de bureau aux États-Unis.…
Source : Himalaya (https://himalayas.app/companies/edgeq-technologies-private-limited/jobs/junior-data-engineer?utm_source=api)
Titre du poste : Ingénieur de données junior
Type d'emploi : Temps plein
Modalités de travail : À distance / Hybride / Sur site
Niveau d'expérience : niveau d'entrée en début de carrière (0 à 3 ans)
Échelle salariale : 75 000 $ à 115 000 $ par an
Lieux de travail : Seattle, WA | Austin, Texas | Dallas, Texas | La ville de New York, New York | Atlanta, Géorgie
Exigence de localisation du candidat : doit résider actuellement aux États-Unis.
À propos du rôle
Nous recherchons un Junior Data Engineer motivé et soucieux du détail pour rejoindre notre équipe d'ingénierie de données. Le candidat idéal aura une compréhension de base de Python, SQL, des processus ETL et d'Apache Spark, avec un vif intérêt pour la création de pipelines de données fiables et évolutifs.
Dans ce rôle, vous aiderez à développer et à maintenir des flux de travail d'ingestion de données, à transformer les données brutes en ensembles de données utilisables et à soutenir les initiatives d'intégration de données. Vous collaborerez avec des ingénieurs de données, des analystes de données, des scientifiques de données et d'autres équipes techniques pour garantir que les données sont exactes, accessibles et prêtes pour le reporting et l'analyse.
Cette opportunité est idéale pour les jeunes diplômés et les professionnels en début de carrière qui souhaitent développer leurs compétences en ingénierie des données, en traitement du Big Data et en plateformes de données modernes.
Condition d'éligibilité : les candidats doivent résider actuellement aux États-Unis. Le travail à distance n'est disponible que lorsque les exigences en matière d'emploi et de paie de l'employeur le permettent.
Principales responsabilités
• Développer, tester et maintenir des pipelines de données à l'aide de Python et SQL.
• Aider à la création et à la gestion des flux de travail ETL (Extract, Transform, Load).
• Extrayez les données des bases de données, des API, des fichiers et d'autres systèmes sources.
• Nettoyer, transformer, valider et charger les données dans les systèmes cibles.
• Utilisez Apache Spark pour le traitement distribué des données et les transformations de données à grande échelle.
• Écrivez des requêtes SQL efficaces pour récupérer, joindre, agréger et manipuler des ensembles de données.
• Surveillez les pipelines de données et résolvez les pannes, les problèmes de performances et les problèmes de qualité des données.
• Soutenir le développement de workflows de traitement par lots et, le cas échéant, de flux de données en continu.
• Mettre en œuvre des contrôles de validation des données pour maintenir l'exactitude et la cohérence des données.
• Collaborer avec les équipes d'analyse et de business intelligence pour répondre aux exigences de reporting et d'analyse.
• Documenter la logique du pipeline, les sources de données, les transformations et les procédures techniques.
• Suivez les normes de codage, les pratiques de contrôle de version et les directives de sécurité des données.
• Participer aux révisions de code, aux tests et aux initiatives d'amélioration continue.
Qualifications requises
• Baccalauréat en informatique, technologies de l'information, ingénierie des données, génie logiciel ou dans un domaine connexe, ou expérience pratique équivalente.
• 0 à 3 ans d'expérience en ingénierie de données, développement de logiciels, analyse de données ou dans un domaine technique connexe.
• Connaissance pratique de Python pour les scripts, le traitement des données et l'automatisation.
• Maîtrise de SQL, y compris les jointures, les agrégations, les sous-requêtes et la manipulation de données.
• Compréhension des concepts ETL/ELT et du développement de pipelines de données.
• Connaissance de base d'Apache Spark et du traitement de données distribué.
• Connaissance des bases de données relationnelles et des principes fondamentaux de la modélisation des données.
• Compréhension des techniques de nettoyage, de validation et de transformation des données.
• Familiarité avec Git ou d'autres outils de contrôle de version.
• Solides compétences en matière de réflexion analytique, de résolution de problèmes et de débogage.
• Bonnes compétences en communication écrite et verbale.
• Doit résider actuellement aux États-Unis.
Qualifications préférées
• Exposition à PySpark pour les transformations de données à grande échelle.
• Familiarité avec les plateformes cloud telles qu'AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud Platform.
• Connaissance de base des entrepôts de données tels que Snowflake, Amazon Redshift ou Google BigQuery.
• Compréhension des architectures de lac de données et de Lakehouse.
• Familiarité avec les outils d'orchestration de flux de travail tels qu'Apache Airflow.
• Exposition à Docker, CI/CD ou tests automatisés.
• Compréhension du traitement par lots, des charges incrémentielles et de la planification du pipeline de données.
• Familiarité avec la modélisation dimensionnelle et la conception d'entrepôts de données.
• Projets académiques, stages ou projets personnels impliquant des pipelines de données ou des technologies Big Data.
Compétences techniques
Catégorie de compétenceCompétences requises/préféréesProgrammationPythonRequête de base de donnéesSQLIntégration de donnéesPipelines ETL/ELTTraitement Big DataApache Spark, base PySparkBases de donnéesConcepts de bases de données relationnellesContrôle de versionGit, GitHub ou GitLabPlateformes CloudAWS, Azure ou Google Cloud — préféréData WarehousingSnowflake, Redshift ou BigQuery — préféréWorkflow OrchestrationApache Airflow — préféréCore CompétencesDébogage, qualité des données, résolution de problèmes
Salaire et avantages
• Salaire de base annuel : 75 000 $ à 115 000 $ USD.
• Emploi à temps plein.
• Modalités de travail à distance, hybrides ou sur site, selon le poste.
• Les avantages potentiels peuvent inclure une assurance maladie, des plans de retraite, des congés payés et des opportunités de développement professionnel, selon l'employeur.
• Possibilités de développer des compétences en ingénierie des données cloud, en informatique distribuée et en architecture de données évolutive.
L'échelle salariale est indicative et non une offre vérifiée. La rémunération réelle peut varier selon l'employeur, l'expérience, le lieu et les exigences du rôle.
Lieux de travail
Des opportunités peuvent être disponibles sur les marchés américains suivants :
• Seattle, Washington
•Austin, Texas
•Dallas, Texas
• New York, New York
• Atlanta, Géorgie
Exigences du travail à distance
• Les candidats doivent résider actuellement aux États-Unis.
• Les candidats doivent être éligibles pour travailler aux États-Unis selon les conditions d'embauche applicables de l'employeur.
• L'emploi à distance est soumis à l'éligibilité salariale spécifique à l'État et aux politiques de l'entreprise.
• Certains postes peuvent nécessiter une présence occasionnelle au bureau ou une collaboration pendant les heures de bureau aux États-Unis.…
Source : Himalaya (https://himalayas.app/companies/edgeq-technologies-private-limited/jobs/junior-data-engineer?utm_source=api)
Cette annonce provient d'un flux partenaire. Postulez sur le site source.
Annonce fournie par EdgeQ Technologies Private Limited.
