Data inženjer

MDS Informatički Inženjering d.o.o.

Beograd

online intervju

Beograd: Milutina Milankovića 7d

26.02.2025.

MySQL SQL SOAP Git Python Docker PostgreSQL MS SQL REST Bash OOP Kubernetes R Apache Spark intermediate

MDS je u potrazi za iskusnim Data inženjerom koji će preuzeti ključnu ulogu u razvoju, implementaciji i održavanju ETL procesa, automatizaciji i prikupljanju podataka sa različitih izvora, sa posebnim akcentom na optimizaciji. Kao član našeg tima, radićete u dinamičnom okruženju, na velikim projektima i kontinuiranoj integraciji, uz doprinos i razvoja stabilnih, skalabilnih i efikasnih softverskih rešenja na savremenim tehnologijama.

USLOVI KOJE TREBA DA ISPUNJAVA KANDIDAT

Poznavanje programskih jezika – posebno rad u SQL-u i poznavanje Python-a (standardne biblioteke, package managera, upravljanje verzijama td) ili R za obradu podataka
Dobro poznavanje OOP principa i design pattern-a
Automatizacija i skriptovanje tj. pisanje Bash/Python skripti za automatizaciju procesa
Iskustvo u integraciji sa eksternim sistemima (RPC/SOAP/REST)
Iskustvo u radu sa sa relacionim bazama podataka (PostgreSQL, MySQL, MS SQL)
Razumevanje rada OLAP baza i razlike u odnosu na OLTP sisteme
Poznavanje načina rada Data WareHouse (DWH) sistema
Poznavanje funkcionisanja CI/CD alata: Docker-a, Kubernetes-a i Git-a
Rad sa REST/SOAP API web servisima
Komforan rad na Linux/Unix operativnim sistemima (bash/sed/awk)
Minimum 3 godine iskustva u programiranju.

POŽELJNA ZNANJA

Big Data alati kao što su Apache Spark, Apache Airflow, dbt
Kafka event streaming ekosistem (Kafka Connect, Flink)
NoSQL baze: Cassandra/ScyllaDB, Redis
Kubernetes
R programski jezik za statističku obradu podataka
Znanje više SQL dijalekata (T-SQL, PL/SQL, SQL standarda)
Iskustvo u radu sa BI alatima i pripremi izveštaja

OPIS RADNIH ZADATAKA

Implementacija i održavanje softverskih infrastrukturnih komponenti
Razvoj ETL/ELT procesa – Implementacija i optimizacija tokove podataka iz različitih izvora
Upravljanje skladištem podataka i održavanje Data Warehouse i analitičke platforme
Integracija različitih softverskih servisa prilikom razvoja proizvoda (Redis, Elastic, RabbitMQ, database migrations)
Upotreba skripting jezika (Bash, Python) i korišćenje kontejnerskih tehnologija kao što su Docker i Kubernetes
Implementacija OOP koncepata prilikom razvoju softvera
Saradnja sa DevOps i AppSec timovima - Bliska saradnja sa razvojnim timovima na dizajnu rešenja i infrastrukturnim potrebama
Rad sa Linux/Unix operativnim sistemima