• ETL proseslərinin layihələndirilməsi, inkişaf etdirilməsi və dəyişiklərin icrasına kömək etmək;
• Data Platformasını və data modelini inkişaf etdirmək və gündəlik tapşırıqları düzgün şəkildə icra etmək;
• Yeni SQL sorğuların yazılmasını və optimallaşırılmasını təmin etmək. Biznesin ehtiyacları çərçivəsində yeni data modellərin yaradılması və inkişaf etdirilməsini təmin etmək;
• Yeni ETL məlumat axınlarını yaratmaq və mövcud axınların monitor edilməsi ilə yaranmış problemlərin vaxtı vaxtında analiz olunub aradan qaldırılması və təkrar baş verməməsini təmin etmək;
• Məlumat axınının qurulması və optimallaşdırılması, məlumat sistemlərinin optimalladırılmasını aparmaq;
• Data Platformasının və dataların təhlükəsizliyini təmin etmək üçün alətlər üzərindəki boşluqların təyin olunması və aradan qaldırılması üçün əlaqəli komadalarla müzakirə edib həll olunmasını təmin etmək;
• Data əsaslı bir şirkət olmaq yolunda mövcud data platformasının optimallaşdırılmasında kömək edən məlumat arxitekturası və məlumat təhlükəsizliyi siyasətinə uyğun olaraq məlumat modellərinin qurulmasında iştirak etmək;
• Məlumatla əlaqəli texniki məsələlərdə kömək etmək və onların məlumat infrastrukturu ehtiyaclarını dəstəkləmək üçün daxili müştəri, Data arxitektor, Data İdarəetməsi, Data Analitik komandası da daxil olmaqla maraqlı tərəflərlə işləmək və məlumat sistemlərimizin daha çox funksionallığı üçün çalışmaq.

Məlumatların Emalı və Transformasiyası

• ETL və ELT Prinsipləri: Batch və real-time data pipeline-ların qurulması və optimallaşdırılması üzrə təcrübə.
• Apache Spark: Böyükhəcmli məlumatların paralel və paylanmış emalı üzrə təcrübə.
• Proqramlaşdırma dilləri: Python istifadə edərək məlumatların emalı, transformasiya və avtomatlaşdırma proseslərində effektiv istifadə təcrübəsi, eyni zamanda Java/Scala üzrə bilik və təcrübə üstünlükdür.
• SQL və PL/SQL: Məlumatların sorğulanması və transformasiyası üçün yüksək səviyyədə bilik və təcrübə.

Data Orkestrasiyası və Streaming

• Apache Kafka: Real-time məlumatların göndərilməsi, qəbul edilməsi və işlənməsi üzrə təcrübə.
• Apache Airflow: Məlumat axınlarının planlaşdırılması, idarə olunması və avtomatlaşdırılması.

Məlumatların Strukturlaşdırılması və Modelləşdirilməsi

• Məlumatların Modelləşdirilməsi: Konseptual, məntiqi və fiziki məlumat modellərinin hazırlanması və saxlanması.
• Məlumat Anbarı (DWH): Ənənəvi data warehouse strukturları ilə işləmə təcrübəsi və data modellərə uyğun optimallaşdırma.
• Apache Iceberg: Açıq formatda məlumatların səmərəli saxlanması, idarəsi və versiyalaşdırılması.
• Data Lakehouse Konsepsiyası: Data lake və data warehouse arxitekturalarının inteqrasiyası ilə müasir məlumat platformaları üzrə anlayış və təcrübə.