Data Engineer (tüm cinsiyetler)

İş uygulamalarının, analizlerin ve yapay zekânın güvenilir çalışabileceği veri temelini oluşturacaksın. Farklı kaynak sistemlerin kendi formatları, yetkileri ve hata biçimleri vardır. Kökenin, kalitenin ve sorumlulukların izlenebilir kaldığı anlaşılır veri akışları geliştireceksin.

Bir API değişiklikleri gecikmeli sağlıyor, bir içe aktarma hatalı kayıtlar içeriyor ve başka bir çalışma daha önce alınmış verileri tekrarlıyor. İş anahtarlarını, yinelenen kayıt kurallarını ve hata işlemeyi tanımlayacaksın. Saat dilimleri, veri silme ve şema değişiklikleri açıkça dikkate alınır. Tüketiciler köken, kalite ve güncellik hakkında izlenebilir bilgi alır. Başarısız bir çalışmada nelerin yeniden işlenebileceği net olmalıdır.

• API'lerden, veritabanlarından ve dosyalardan veri almak ve sağlam batch veya olay tabanlı pipeline'lar geliştirmek.
• Veri modellerini, dönüşümleri ve kalite kontrollerini uzman muhataplarla birlikte belirlemek.
• Tekrarlanabilirliği, artımlı işlemeyi ve hatalardan sonra yeniden başlatmayı güvenceye almak; yinelenen ve gecikmiş verileri dikkate almak.
• Erişim konseptlerini, izlemeyi ve belgelendirmeyi veri akışları işletimde de doğrulanabilir kalacak biçimde tasarlamak.
• İş süreçlerini iki kez oluşturmadan artımlı işleme ve yeniden başlatmaları uygulamak.
• Zorunlu alanlar, zaman ilişkisi ve iş anahtarları için veri sözleşmelerini ve kalite kurallarını uzlaştırmak.

Önemli olan, rolle ilgili ve anlaşılır biçimde ortaya konabilen deneyimdir. Bu deneyim uygun bir mesleki eğitimden, üniversite öğreniminden, iş pratiğinden veya sağlam bir kariyer değişikliğinden gelebilir. Somut sorumluluğu bilgi düzeyine göre birlikte belirleriz.

• İyi SQL bilgisi ve veri işleme için Python veya benzer bir dilde deneyim.
• Veri modelleme, arayüzler ve otomatik işleme hakkında anlayış.
• Veri hatalarını sistematik analiz etme ve iş tanımlarını teknik modellerle karşılaştırma becerisi.

Bu bilgiler faydalıdır ancak hepsinin aynı anda bulunması gerekmez. Başvurunda hangi alanlarda pratik çalıştığını ve hangi konuları derinleştirmek istediğini açıkla.

• Streaming, veri ambarları veya lakehouse mimarilerinde deneyim.
• Orkestrasyon, veri katalogları veya data lineage bilgisi.

Başarı, daha az fark edilmeyen veri hatası ve diğer uygulamalar için güvenilir bir temel demektir. Yalnızca pipeline değil, kontroller, sorumluluklar ve izlenebilir bir hata giderme yolu da sunacaksın.

Bu rol için Köln ve uzaktan çalışma mümkündür. Somut iş birliği biçimini, proje gereksinimlerini ve gerekirse zorunlu müşteri toplantılarını başlamadan önce birlikte kararlaştırırız.

Bu rol için tam zamanlı veya yarı zamanlı kadrolu istihdam öngörülmektedir. Görevleri, çalışma saatlerini, başlangıç tarihini ve ücreti role ve bilgi düzeyine uygun biçimde birlikte belirleriz.

Başvurunda bu role hangi deneyimleri veya ilgi alanlarını getirdiğini göster. Özgeçmişin ile ilgili proje örnekleri, sertifikalar veya çalışma örnekleri mesleki değerlendirmemize yardımcı olur. Lütfen gizli müşteri verilerini, erişim bilgilerini veya korunan kaynak kodunu gönderme.

İstediğin çalışma modelini, başlayabileceğin tarihi ve tam zamanlı mı yarı zamanlı mı çalışmak istediğini belirt.

Role ilişkin soruların için işe alım ekibimize hr@otoko.com adresinden ulaşabilirsin. Aday havuzuna dahil edilmek gönüllüdür ve yalnızca ayrı bir onayla gerçekleşir; başvurunun değerlendirilmesi için koşul değildir.