AWS Cloud Data Engineer

🕒 il y a 7 mois

☕ Washington – Distant

☕ Washington – Remote

⏳ Contrat

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

👻 Score fantôme 69%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Webtellect, LLC est une entreprise moderne de conception et développement de logiciels dotée d'une équipe professionnelle offrant une expertise technique et de design approfondie. L'entreprise propose des services en soutien des plateformes et technologies de Microsoft, en développant des applications métiers réactives, des jeux interactifs et des expériences immersives. Webtellect se spécialise dans les applications mobiles qui permettent aux entreprises d'étendre leur fonctionnalité au-delà de leurs propres réseaux, ainsi que dans les services cloud incluant le SaaS, le PaaS et l'apprentissage automatique. Ils sont dédiés à fournir la bonne ressource avec le bon parcours et les compétences en communication adéquates au bon moment pour répondre aux besoins des clients.

Description

• To design, development, and enhancement of our AWS data environment.

🎯 Exigences

• Experience setting up AWS Data Platform – AWS CloudFormation, DevelopmentEndPoints, AWS Glue, EMR and Jupyter/Sagemaker Notebooks, Redshift, S3, and EC2 instances. • Track record of successfully building scalable Data Lake solutions that connects to distributed data storage using multiple data connectors. • Must have a background in data engineering – Data Warehouse Development experience would be perfect • Must have strong skills in SQL, Python, PySpark, and AWS • Experience in designing, developing, optimizing and troubleshooting complex Data Pipelines using Spark cluster • Ability to lead proofs-of-concepts and then effectively transition and scale those concepts into production at scale through, engineering, deployment and commercialization. • Serve as an expert; envision and integrate emerging data technologies, anticipate new trends to solve complex business and technical problems.

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