হেডকোয়ার্টার:

সারমর্ম আমরা একটি ডাটা ইঞ্জিনিয়ার খুঁজছি একটি ডাটা ইন্টেলিজেন্স প্ল্যাটফর্মের উন্নয়ন সমর্থন করতে । এই ভূমিকা তথ্য মডেলিং, তথ্য পরিষেবা, তথ্য পাইপলাইন, এবং ক্লাউড ভিত্তিক তথ্য পরিকাঠামো প্রতিবেদন, বিশ্লেষণ, এবং তথ্য বিজ্ঞান জন্য ফোকাস করে । সাধারণ তথ্য এই ডাটা ইঞ্জিনিয়ার সমর্থন করবে ডাটা ইন্টেলিজেন্স প্ল্যাটফর্ম টিম মধ্যে ডাটা সম্পর্কিত অপারেশন সমগ্র । কাজের মধ্যে নির্মাণ এবং ব্যবহার ওয়েব সার্ভিস, সংযুক্ত অনুসন্ধান প্রযুক্তি, সমর্থন ব্যক্তিগতকরণ এবং সুপারিশ ইঞ্জিন, এবং প্রয়োগ ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিং সেরা প্রক্রিয়া প্ল্যাটফর্ম মধ্যে । ভূমিকা ক্লাউড ভিত্তিক ডাটা স্থাপত্য, ডাটাবেস কার্যকারিতা, পাইপলাইন স্বয়ংক্রিয়, এবং সমর্থন ডাটা বিজ্ঞানী, গবেষক, এবং অভ্যন্তরীণ ব্যবসা ইউনিট । পরিবেশ অন্তর্ভুক্ত AWS- ভিত্তিক অবকাঠামো এবং একটি মিশ্রণ গঠনমূলক এবং অ- গঠনমূলক ডাটা উৎস । কাজ এবং উপহার - অংশগ্রহণ স্থাপত্য নকশা এবং বাস্তবায়ন উচ্চ- কার্যকারিতা, স্কেলযোগ্য, এবং উন্নত ডাটা সমাধান । - তৈরি ডাটা মডেল শূন্য থেকে ব্যবহার করে শক্তিশালী এসকিউএল মৌলিক। - লিখুন এবং অপটিমাইজ ইন- অ্যাপ্লিকেশন এসকিউএল বিবরণ। - নিশ্চিত করা কার্যকারিতা, নিরাপত্তা, এবং ডাটাবেস উপলব্ধতা। - প্রস্তুত ডকুমেন্টেশন এবং প্রযুক্তিগত বৈশিষ্ট্য। - হ্যান্ডল ডাটাবেস পদ্ধতি যেমন আপগ্রেড, ব্যাকআপ, পুনরুদ্ধার, এবং মাইগ্রেশন. - প্রোফাইল সার্ভার সম্পদ ব্যবহার এবং অপটিমাইজ কনফিগারেশন যেমন প্রয়োজনীয়. - নকশা, নির্মাণ, এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেবাইট ডাটা পাইপলাইন এবং অ্যাপ্লিকেশন. - ইন্টারগ্রেট ডাটা থেকে স্থানীয় ডাটাবেস এবং বহিরাগত ডাটা উৎস ব্যবহার করে REST APIs এবং harvesting টুলস ।

- ব্যবসায়িক ইউনিট এবং তথ্য বিজ্ঞান দল সঙ্গে সহযোগিতা তথ্য প্রবেশ, রূপান্তর, প্রক্রিয়াকরণ, এবং রিপোর্টিং প্রয়োজন. - সমর্থন বাস্তবায়ন, প্রযুক্তিগত সমস্যা, এবং প্রশিক্ষণ সম্পর্কিত তথ্য লেক ইকোসিস্টেম. - কাজ দল সঙ্গে AWS সম্পদ ব্যবস্থাপনা, EMR এবং ECS ক্লাস্টার সহ. - সমর্থন প্রদান, পর্যবেক্ষণ, কনফিগারেশন, এবং AWS টুল মেরামত. - মূল্যায়ন এবং প্রসারিত নতুন ক্লাউড প্রযুক্তি যে ক্ষমতা উন্নত এবং কম অপারেটিং খরচ. - সমর্থন স্বয়ংক্রিয় প্রচেষ্টা ব্যবহার করে ইনফ্রাস্ট্রাকচার কোড সঙ্গে Terraform এবং CI/CD টুল যেমন Jenkins. - কাজ দল সঙ্গে তথ্য শাসন, অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ, এবং নিরাপত্তা ঝুঁকি হ্রাস করতে. আবশ্যক অভিজ্ঞতা -7-9বছর অভিজ্ঞতা নকশা এবং উন্নয়ন ক্লাউড- ভিত্তিক তথ্য মডেল, ETL পাইপলাইন, এবং অবকাঠামো. - অভিজ্ঞতা কাজ গঠনমূলক এবং অ- গঠনমূলক তথ্য উভয়. - জনপ্রিয় ডাটাবেস মধ্যে SQL সঙ্গে শক্তিশালী দক্ষতা. - অভিজ্ঞতা অপ্টিমাইজিং বড়, জটিল SQL বিবৃতি. - জ্ঞান সেরা প্রক্রিয়া জন্য সম্পর্কিত ডাটাবেস জন্য পরিকল্পনা সম্পদ প্রয়োজনীয়তা উচ্চ- স্তর নির্ধারণ থেকে. - সমস্যা সমাধান করতে সক্ষমতা সাধারণ ডাটাবেস সমস্যা. - অভিজ্ঞতা স্পার্ক, Glue, EMR, এবং Apache Kafka বা AWS Kinesis সঙ্গে অভিজ্ঞতা. - অভিজ্ঞতা সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ টুল যেমন Git বা Subversion. - অভিজ্ঞতা স্বয়ংক্রিয় নির্মাণ সিস্টেম এবং CI/CD ওয়ার্কফ্লো ব্যবহার. - অভিজ্ঞতা প্রোগ্রামিং জাভা, পাইথন, এবং স্কালা. - জ্ঞান তথ্য কাঠামো এবং অ্যালগরিদম.

- রিলেশনাল, নোএসকেউএল, গ্রাফ, ডকুমেন্ট, কী-ভাল্যু এবং টাইম-সিরিজ ডাটাবেস সম্পর্কে জ্ঞান। - স্কেলযোগ্য ডাটা মডেল ডিজাইন এবং ব্যবস্থাপনা সম্পর্কে জ্ঞান। - এমএল মডেল ব্যবহারের জ্ঞান। - এডব্লিউএস ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম সম্পর্কে জ্ঞান। - টিডিডি এবং বিডিডি সম্পর্কে জ্ঞান। - সফটওয়্যার উন্নয়ন দক্ষতা, কাঠামো এবং প্রযুক্তি উন্নয়নে আগ্রহ। - ডাটা মডেলিং, ডাটা সার্ভিস এবং ডাটা বিজ্ঞানের মধ্যে কাজ করার সুযোগ। - এডব্লিউএস, ইটিএল পাইপলাইন, ডাটাবেস, অনুসন্ধান প্রযুক্তি এবং সুপারিশ ব্যবস্থার মতো বিভিন্ন প্রযুক্তিগত পরিবেশের সম্মুখীন হওয়া। - ডাটা বিজ্ঞান দল এবং অভ্যন্তরীণ অংশীদারদের সঙ্গে সরাসরি সহযোগিতা রিপোর্টিং, রূপান্তর এবং প্ল্যাটফর্ম ক্ষমতার ক্ষেত্রে।

আবেদনের জন্য: https://weworkremotely. com/remote-jobs/toptal-senior-data-engineer-aws-data-lake-pipeline-architecture