数据迁移工程师（2026年秋季）（远程，KA，IN）

Data Migration Engineer (Fall 2026) (Remote, KA, IN)

开发工程限定地区（需当地身份）

公司NTT DATA

薪资未公开

工作地点India

地域资格限定地区（需当地身份）

时区要求日间重叠约 6 小时，基本正常作息

用工类型Full Time

发布时间14 天前

数据来源Himalayas

注意地域限制：该职位明确限定在 India 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。

关键职责

评估复杂的 Informatica 工作流，包括会话、映射和参数化，并将其转换为等效的 Python EL 脚本和 dbt 转换模型。
• 开发和维护 Python EL 管道，将高容量数据（包括十亿行表）导入目标仓库，使用 SQLAlchemy、cx_Oracle、pyodbc 和批量导出工具如 Oracle Data Pump 和 SQL Server BCP。
• 基于 Informatica 映射逻辑设计和开发 dbt 转换模型，结合 dbt 最佳实践，包括模型分层、宏、增量策略和快照模式。
• 开发 dbt 原生测试以及自定义 Python 单元测试，以验证转换正确性和数据质量。
• 开发 Airflow DAG 以端到端编排 Python EL 和 dbt 脚本，生成功能上等同于源 Informatica 工作流的输出。
• 参与 GitLab CI/CD 管道的 dbt 和 Airflow 代码，包括 lint 检查、自动化测试和部署到共享 NAS。
• 执行同行代码审查，并为其他工程师提供建设性的技术反馈。
• 在 SIT 和 UAT 中排查性能问题和数据差异，包括源 Oracle/SQL Server 系统与目标仓库之间的行数核对。
• 参与技术文档、操作手册和交接材料的编写。

最初发布于 Himalayas

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Key Responsibilities

Assess complex Informatica workflows including sessions, mappings, and parameterizations and translate them into equivalent Python EL scripts and dbt transformation models.
• Develop and maintain Python EL pipelines to land high-volume data, including billion-row tables, into the target warehouse using SQLAlchemy, cx_Oracle, pyodbc, and bulk export tools such as Oracle Data Pump and SQL Server BCP.
• Design and develop dbt transformation models based on Informatica mapping logic, incorporating dbt best practices including model layering, macros, incremental strategies, and snapshot patterns.
• Develop dbt-native tests as well as custom Python unit tests to validate transformation correctness and data quality.
• Develop Airflow DAGs to orchestrate Python EL and dbt scripts end-to-end, producing output that is functionally equivalent to the source Informatica workflows.
• Contribute to GitLab CI/CD pipeline for dbt and Airflow code, including lint gates, automated testing, and deployment to shared NAS.
• Perform peer code reviews and provide constructive technical feedback to fellow engineers.
• Troubleshoot performance issues and data discrepancies during SIT and UAT, including row-count reconciliation between source Oracle/SQL Server systems and the target warehouse.
• Contribute to technical documentation, runbooks, and handover materials.

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