数据工程师

DATA ENGINEER

开发工程限定地区（需当地身份）

公司Black Financial Consult

薪资未公开

工作地点United States

地域资格限定地区（需当地身份）

时区要求日间重叠约 9 小时，基本正常作息

用工类型Contractor

发布时间11 天前

数据来源Himalayas

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注意地域限制：该职位明确限定在 United States 招聘。如果你是位于中国大陆的求职者，通常需要当地工作身份才能投递，或需与雇主确认是否接受独立合同（Contractor）形式合作。

这是一个远程职位。数据工程师将负责构建可靠的数据管道，整合多个数据源，并为分析和产品团队提供高质量、可访问且结构良好的数据。该职位与产品、分析、工程和云团队紧密合作，以实现数据驱动的决策。

关键职责

设计、构建和维护可扩展的数据管道和 ETL/ELT 流程。

从多个数据源集成数据，包括 API、数据库和第三方系统。

为分析和报告用例开发和优化数据模型。

确保跨系统的数据质量、完整性和一致性。

支持实时和批量数据处理工作流。

与产品和分析团队合作，定义数据需求。

监控和排查数据管道的性能和故障。

实施数据治理、安全和访问控制。

为 BI 和分析团队提供干净且结构化的数据集。

持续改进数据架构、性能和可扩展性。

所需资格

6-8年数据工程或相关领域的经验。

对数据结构、数据库和数据建模有深入理解。

在生产环境中构建 ETL/ELT 管道的经验。

良好的问题解决和分析能力。

在敏捷和跨职能团队中工作的经验。

强大的沟通和文档编写能力。

技术技能

编程：Python、SQL（高级）

数据处理：Spark、Kafka 或类似分布式系统（优先）

数据库：PostgreSQL、MySQL、MongoDB 或同类产品

数据仓库：Snowflake、BigQuery、Redshift（优先）

云平台：Amazon Web Services / Azure / GCP

ETL/ELT 工具：Airflow、dbt 或同类工具

版本控制：Git / GitHub / GitLab

BI 工具：Tableau、Power BI 或同类工具（支持角色）Tableau

最初发布于 Himalayas

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This is a remote position.
The Data Engineer will be responsible for building reliable data pipelines, integrating multiple data sources, and ensuring high-quality, accessible, and well-structured data for analytics and product teams. The role works closely with Product, Analytics, Engineering, and Cloud teams to enable data-driven decision-making.
Key Responsibilities

Design, build, and maintain scalable data pipelines and ETL/ELT processes.

Integrate data from multiple sources, including APIs, databases, and third-party systems.

Develop and optimize data models for analytics and reporting use cases.

Ensure data quality, integrity, and consistency across systems.

Support real-time and batch data processing workflows.

Collaborate with Product and Analytics teams to define data requirements.

Monitor and troubleshoot data pipeline performance and failures.

Implement data governance, security, and access controls.

Support BI and analytics teams with clean and structured datasets.

Continuously improve data architecture, performance, and scalability.

Required Qualifications

6-8 years of experience in data engineering or related roles.

Strong understanding of data structures, databases, and data modeling.

Experience building ETL/ELT pipelines in production environments.

Good problem-solving and analytical skills.

Experience working in Agile and cross-functional teams.

Strong communication and documentation abilities.

Technical Skills

Programming: Python, SQL (advanced level)

Data Processing: Spark, Kafka, or similar distributed systems (preferred)

Databases: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, or equivalent

Data Warehousing: Snowflake, BigQuery, Redshift (preferred)

Cloud Platforms: Amazon Web Services / Azure / GCP

ETL/ELT Tools: Airflow, dbt, or similar

Version Control: Git / GitHub / GitLab

BI Tools: Tableau, Power BI, or similar (supporting role) Tableau

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