كلما زادت طلبات التقديم التي ترسلينها، زادت فرصك في الحصول على وظيفة!
إليك لمحة عن معدل نشاط الباحثات عن عمل خلال الشهر الماضي:
عدد الفرص التي تم تصفحها
عدد الطلبات التي تم تقديمها
استمري في التصفح والتقديم لزيادة فرصك في الحصول على وظيفة!
هل تبحثين عن جهات توظيف لها سجل مثبت في دعم وتمكين النساء؟
اضغطي هنا لاكتشاف الفرص المتاحة الآن!ندعوكِ للمشاركة في استطلاع مصمّم لمساعدة الباحثين على فهم أفضل الطرق لربط الباحثات عن عمل بالوظائف التي يبحثن عنها.
هل ترغبين في المشاركة؟
في حال تم اختياركِ، سنتواصل معكِ عبر البريد الإلكتروني لتزويدكِ بالتفاصيل والتعليمات الخاصة بالمشاركة.
ستحصلين على مبلغ 7 دولارات مقابل إجابتك على الاستطلاع.
Project description We are seeking an expert with deep proficiency as a Palantir Platform Engineer, possessing experience in data engineering. This individual should have a comprehensive understanding of both data platforms and software engineering, enabling them to integrate the platform effectively within an IT ecosystem. Responsibilities Manage and optimize the Palantir data platform. Ensure high availability, security, and performance of data systems. Provide valuable insights about data platform usage. Optimize computing and storage for large-scale data processing. Design and maintain system libraries (Python) used in ETL pipelines and platform governance. Optimize ETL Processes Enhance and tune existing ETL processes for better performance, scalability, and reliability. Skills Must have Minimum 10 Years of experience in IT/Data. Minimum 5 years of experience as a Data Platform Engineer/Data Engineer. Bachelor's in IT or related field. Infrastructure & Cloud: Azure, AWS (expertise in storage, networking, compute). Data Platform Tools: Palantir. Programming: Proficiency in PySpark for distributed computing and Python for ETL development. SQL: Expertise in writing and optimizing SQL queries, preferably with experience in databases such as PostgreSQL, MySQL, Oracle, or Snowflake. Data Warehousing: Experience working with data warehousing concepts and platforms, ideally Databricks. ETL Tools: Familiarity with ETL tools & processes Data Modelling: Experience with dimensional modelling, normalization/denormalization, and schema design. Version Control: Proficiency with version control tools like Git to manage codebases and collaborate on development. Data Pipeline Monitoring: Familiarity with monitoring tools (e.g., Prometheus, Grafana, or custom monitoring scripts) to track pipeline performance. Data Quality Tools: Experience implementing data validation, cleaning, and quality frameworks, ideally Monte Carlo. Nice to have Containerization & Orchestration: Docker, Kubernetes. Infrastructure as Code (IaC): Terraform. Understanding of Investment Data domain (desired). Other Languages English: B2 Upper Intermediate Seniority Lead
لن يتم النظر في طلبك لهذة الوظيفة، وسيتم إزالته من البريد الوارد الخاص بصاحب العمل.