Основные требования
Опыт работы с Snowflake Человек должен быть проактивным, хорошо организованным и эффективным коммуникатором, способным самостоятельно продвигать задачи, держать процессы под контролем и ясно общаться с командой и заинтересованными сторонами.
Требования
Senior Data Enginer Snowflake — основная разработка Написание и поддержка производственных представлений, защищённых представлений и хранимой логики в Snowflake Понимание контроля доступа на основе ролей: пользователи, роли, GRANTs, модели прав доступа к warehouse и базе данных Достаточная интуиция по оптимизации запросов для построения представлений над большими факт-таблицами без ухудшения производительности — отбор партиций, учёт кластеризации, избегание SELECT * Microsoft SQL Server Разработка на T‑SQL Миграция устаревших таблиц, представлений и хранимых процедур в Snowflake Опыт работы с ETL‑инструментами
Дополнительные плюсы
BI и семантический слой Sigma Computing — настройка соединения, рабочие книги, встраивание, конфигурация AI/Cortex. Сейчас мы развертываем Sigma и выводим из эксплуатации Tableau Desktop. Tableau — управление источниками данных, стратегия extract vs live, планирование извлечений и построение зависимостей Документация и ревью кода Создание диаграмм потоков данных и архитектуры Ревью кода SQL/конвейеров по стандарту — у нас есть очередь ревью кода в других областях из‑за нехватки квалифицированных ревьюеров SQL. Подрядчик, способный выступать вторым ревьюером, имеет несоразмерно большую ценность. Azure DevOps (aka ADF Pipelines sync’d with Github) CI/CD конвейеры для артефактов базы данных и ADF, конфигурация service principal / client secret, отладка релизов Внешнее API‑ингестирование Потребление и загрузка сторонних API в хранилище (например, FX/курсы валют), включая аутентификацию и обработку ошибок Интеграция Snowflake с Git — подключение репозитория Git к Snowflake, версионирование объектов базы данных и развертывание из ветки, а также общая дисциплина контроля версий для SQL и кода конвейеров Snowflake Streamlit — создание лёгких приложений внутри хранилища как альтернатива полному BI‑рабочему листу, когда аудитория небольшая или кейс операционный Python для data engineering и Snowpark Snowflake Cortex / функции LLM‑внутри хранилища dbt или аналогичный инструмент трансформаций (в текущий момент не используется, но актуален при модернизации) Рабочие атрибуты, которые нам нужны Готовность быть второй парой рук в однопользовательской команде — брать задачу от начала до конца без ежедневного руководства Документировать по ходу; мы явно стремимся снизить риск, связанный с единственным ключевым сотрудником Ориентированность на стоимость: несколько наших решений принимаются исходя из расходов, а не только технических соображений English - Andvanced