Aparıcı məlumat mühəndisi

Mövcud Data Lakehouse və Data Warehouse layihələrinin texniki istiqamətinin idarə edilməsi;Yeni data platformalarının arxitekturasının hazırlanması və uyğun texnologiya seçimlərinin edilməsi;Müştəri ehtiyaclarının texniki tələblərə və icra planına çevrilməsi;ETL/ELT, batch, streaming və CDC əsaslı data pipeline-ların dizaynı və inkişafına rəhbərlik;Müxtəlif məlumat mənbələrinin vahid analitik platformalara inteqrasiyasının təşkili;Legacy sistemlərdən müasir data platformalarına keçid və migration layihələrinin texniki planlaşdırılması;Data modeling, data quality, metadata və lineage yanaşmalarının layihələrdə tətbiqi;Data platformalarının performans, etibarlılıq və miqyaslana bilmə baxımından optimallaşdırılması;Data pipeline-ların monitorinqi, troubleshooting və production problemlərinin həllində texniki liderlik;Komanda tərəfindən hazırlanmış həllərin, kodların və data flow-ların review edilməsi;Texniki standartların, reusable yanaşmaların və Data Engineering best practice-lərin formalaşdırılması;Data Engineer-lərə gündəlik texniki dəstək və mentorluq verilməsi;Layihələr üzrə workload, prioritet və texniki risklərin idarə edilməsində iştirak;Müştərilərlə texniki workshop və görüşlərdə iştirak;Təklif olunan həllərin arxitektura və texniki baxımdan təqdim edilməsi;Yeni layihələr üçün solution design, estimation və technical proposal hazırlanmasına töhfə verilməsi;Yeni Data Engineer namizədlərinin texniki qiymətləndirilməsində iştirak;Yeni texnologiyaların qiymətləndirilməsi və uyğun olduqda layihələrdə tətbiqi.TexnologiyalarApache Spark, Spark SQL, PySpark, Python, SQL, Apache Iceberg, Parquet, MinIO, S3-compatible Object Storage, Apache Kafka, CDC, Apache Airflow, dbt, Oracle, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, MySQL, Kubernetes, Docker, Linux, Git, CI/CD, OpenMetadata, REST API, Power BI, Apache Superset. Əsas vəzifələr Mövcud Data Lakehouse və Data Warehouse layihələrinin texniki istiqamətinin idarə edilməsi; Yeni data platformalarının arxitekturasının hazırlanması və uyğun texnologiya seçimlərinin edilməsi; Müştəri ehtiyaclarının texniki tələblərə və icra planına çevrilməsi; ETL/ELT, batch, streaming və CDC əsaslı data pipeline-ların dizaynı və inkişafına rəhbərlik; Müxtəlif məlumat mənbələrinin vahid analitik platformalara inteqrasiyasının təşkili; Legacy sistemlərdən müasir data platformalarına keçid və migration layihələrinin texniki planlaşdırılması; Data modeling, data quality, metadata və lineage yanaşmalarının layihələrdə tətbiqi; Data platformalarının performans, etibarlılıq və miqyaslana bilmə baxımından optimallaşdırılması; Data pipeline-ların monitorinqi, troubleshooting və production problemlərinin həllində texniki liderlik; Komanda tərəfindən hazırlanmış həllərin, kodların və data flow-ların review edilməsi; Texniki standartların, reusable yanaşmaların və Data Engineering best practice-lərin formalaşdırılması; Data Engineer-lərə gündəlik texniki dəstək və mentorluq verilməsi; Layihələr üzrə workload, prioritet və texniki risklərin idarə edilməsində iştirak; Müştərilərlə texniki workshop və görüşlərdə iştirak; Təklif olunan həllərin arxitektura və texniki baxımdan təqdim edilməsi; Yeni layihələr üçün solution design, estimation və technical proposal hazırlanmasına töhfə verilməsi; Yeni Data Engineer namizədlərinin texniki qiymətləndirilməsində iştirak; Yeni texnologiyaların qiymətləndirilməsi və uyğun olduqda layihələrdə tətbiqi. Apache Spark, Spark SQL, PySpark, Python, SQL, Apache Iceberg, Parquet, MinIO, S3-compatible Object Storage, Apache Kafka, CDC, Apache Airflow, dbt, Oracle, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, MySQL, Kubernetes, Docker, Linux, Git, CI/CD, OpenMetadata, REST API, Power BI, Apache Superset. Tələblər Data Engineering sahəsində minimum 5 il real layihə təcrübəsi; Senior və ya Lead səviyyəsində texniki məsuliyyət götürmək təcrübəsi; Data Warehouse, Data Lake və ya Data Lakehouse layihələrində praktiki iştirak; Data Architecture və Data Platform dizaynı üzrə güclü anlayış; Data modeling və analitik məlumat strukturlarının qurulması üzrə təcrübə; ETL/ELT prosesləri və kompleks data pipeline-ların hazırlanması üzrə güclü biliklər; Python və SQL üzrə yüksək səviyyəli praktiki bacarıqlar; Big Data və distributed processing yanaşmaları üzrə anlayış; Production sistemlərində performance tuning və troubleshooting təcrübəsi; Müxtəlif database və sistemlərlə data integration təcrübəsi; Texniki qərarları əsaslandırmaq və alternativ həlləri müqayisə etmək bacarığı; Müştəri və texniki komandalarla effektiv kommunikasiya qurmaq bacarığı; Eyni zamanda bir neçə layihə və prioritet üzərində işləyə bilmək; Komanda daxilində mentorluq və texniki istiqamət vermək bacarığı; İngilis dilində texniki sənədlərlə və vendorlarla sərbəst işləmək bacarığı. Böyük həcmli enterprise data platformalarının qurulması; Oracle və digər legacy database sistemlərindən müasir platformalara migration; Spark performance optimization; Kubernetes üzərində data platformalarının işlədilməsi; Data Governance, Metadata Management və Data Catalog həlləri; On-premise və hybrid data platformaları; Solution Architecture və technical presales; Müştəri layihələrinin texniki delivery-sinin idarə edilməsi; Texniki komandanın inkişafı və mentorluğu.