Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Blend
Сантьяго, Чили · Гвадалахара · Буэнос-Айрес7 месяцев назад
Грейд
Middle
Опыт работы
от 3 лет
Формат работы
Удалённо
Уровень английского
C1, продвинутый
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Мы ищем инженера по качеству данных (Data Quality Engineer) с большим опытом работы с Azure и Databricks для обеспечения качества, надежности и согласованности данных на современных платформах данных. Эта роль фокусируется на проверке конвейеров данных, внедрении автоматизированных проверок качества и тесном сотрудничестве с командами Data Engineering и бизнес-командами для гарантии точных и готовых к эксплуатации наборов данных. Blend — ведущий поставщик услуг в области искусственного интеллекта, стремящийся создавать значимое влияние для своих клиентов с помощью науки о данных, искусственного интеллекта, технологий и людей. С миссией по реализации смелых видений, Blend решает значительные проблемы, беспрепятственно согласовывая экспертные знания человека с искусственным интеллектом. Компания стремится раскрывать ценность и способствовать инновациям для своих клиентов, используя лучших в своем классе специалистов и стратегию, основанную на данных. Мы верим, что сила людей и искусственного интеллекта может оказать значительное влияние на ваш мир, создавая более полноценную работу и проекты для наших сотрудников и клиентов. Для получения дополнительной информации посетите Мы ищем инженера по качеству данных (Data Quality Engineer), чтобы внести свой вклад в наш следующий этап роста и экспансии.
Разрабатывать и внедрять структуру качества данных для уровней Bronze, Silver и Gold — определяя правила проверки, допустимые пределы и стандарты оповещения. Создавать и поддерживать автоматизированные проверки качества данных в конвейерах Databricks — подсчет строк, проверка на NULL, ссылочная целостность, проверка схемы и утверждения бизнес-правил. Отвечать за сверку данных между исходными системами и уровнями Databricks — обеспечивая точную загрузку исходных данных и ожидаемые результаты преобразований. Проверять результаты разрешения идентификации на уровне Silver — анализируя коэффициенты совпадений, исследуя ложные срабатывания и ложные отказы, а также обеспечивая правильное назначение корпоративных идентификаторов для исходных наборов данных. Выполнять комплексное тестирование конвейеров — проверяя правильность потока данных от приема до уровня Gold и то, что выходные данные отчетности отражают точную информацию. Сотрудничать с инженерами данных для определения критериев приемки для конвейеров и моделей данных каждого спринта перед их продвижением в продакшн. Поддерживать UAT с бизнес-заинтересованными сторонами клиента — помогая им проверить, соответствуют ли выходные данные уровня Gold их требованиям к отчетности. Документировать все процессы QA, результаты тестирования и выводы по качеству данных в формате, который может быть передан команде клиента по завершении проекта. Отслеживать состояние конвейеров после развертывания — исследуя инциденты, связанные с качеством данных, и работая с инженерами для быстрого устранения первопричин.
Опыт работы с платформами данных на базе Azure, включая Databricks . Глубокое понимание структур качества данных и методологий тестирования для конвейеров данных. Опыт проверки процессов ETL/ELT и работы со слоистыми архитектурами (Bronze, Silver, Gold). Сильные навыки SQL и опыт анализа больших наборов данных. Опыт внедрения автоматизированных процессов проверки данных и сверки. Знакомство с мониторингом конвейеров данных, оповещениями и устранением неполадок. Способность сотрудничать с инженерами данных и бизнес-заинтересованными сторонами. Сильное аналитическое мышление и внимание к деталям. Опыт документирования процессов QA и результатов в структурированном виде. Что насчет языков? Английский: Продвинутый (требуется для эффективного общения с глобальными командами). Какой опыт мне нужен? 3+ года опыта работы в области Data Engineering или Data Quality.
📚 Возможности обучения: Сертификация в AWS (мы являемся партнерами AWS), Databricks и Snowflake. Доступ к обучающим курсам по искусственному интеллекту, чтобы быть в курсе последних технологий. Индивидуальные планы обучения, курсы и дополнительные сертификации, соответствующие вашей должности. Доступ к Udemy Business, предлагающему тысячи курсов для повышения ваших технических и межличностных навыков. Уроки английского языка для поддержки вашего профессионального общения. 👨🏽💻 Возможности командировок для участия в отраслевых конференциях и встреч с клиентами. 👩🏫 Менторство и развитие: Планы карьерного развития и программы наставничества, которые помогут вам определить свой путь. 🎁 Праздники и поддержка: Подарки к особым датам, чтобы отметить дни рождения, годовщины работы и другие личные события. Предоставляемое компанией оборудование. ⚖️ Гибкие варианты работы, чтобы помочь вам найти правильный баланс. Другие льготы могут варьироваться в зависимости от вашего местоположения в LATAM. Для получения подробной информации о льготах, применимых к вашему конкретному местоположению, пожалуйста, проконсультируйтесь с одним из наших рекрутеров.
What is this position about? We are looking for a Data Quality Engineer with strong experience in Azure and Databricks to ensure data quality, reliability, and consistency across modern data platforms. This role focuses on validating data pipelines, implementing automated quality checks, and collaborating closely with Data Engineering and business teams to guarantee accurate and production-ready data assets. Design and implement a data quality framework across Bronze, Silver, and Gold layers — defining validation rules, threshold tolerances, and alerting standards Build and maintain automated data quality checks within Databricks pipelines — row counts, null checks, referential integrity, schema validation, and business rule assertions Own reconciliation between source systems and Databricks layers — ensuring source data lands accurately and transformations produce expected outputs Validate identity resolution outputs in the Silver layer — reviewing match rates, investigating false positives and false negatives, and ensuring enterprise identifiers are being assigned correctly across source populations Perform end-to-end pipeline testing — validating that data flows correctly from ingestion through to the Gold layer and that downstream reporting outputs reflect accurate data Partner with Data Engineers to define acceptance criteria for each sprint’s pipeline and data model deliverables before they are promoted to production Support UAT with client business stakeholders — helping them validate that Gold layer outputs meet their reporting requirements Document all QA processes, test results, and data quality findings in a format that can be handed off to the client team at engagement close Monitor pipeline health post-deployment — investigating and triaging data quality incidents and working with engineers to resolve root causes quickly
Experience working with Azure-based data platforms, including Databricks . Strong understanding of data quality frameworks and testing methodologies for data pipelines. Experience validating ETL/ELT processes and working with layered architectures (Bronze, Silver, Gold). Strong SQL skills and experience analyzing large datasets. Experience implementing automated data validation and reconciliation processes. Familiarity with data pipeline monitoring, alerting, and troubleshooting. Ability to collaborate with Data Engineers and business stakeholders. Strong analytical thinking and attention to detail. Experience documenting QA processes and results in a structured manner. What about languages? English: Advanced (required for effective communication with global teams). How much experience must I have? 3+ years of experience in Data Engineering or Data Quality roles.
Our Perks and Benefits: 📚Learning Opportunities: Certifications in AWS (we are AWS Partners), Databricks, and Snowflake. Access to AI learning paths to stay up to date with the latest technologies. Study plans, courses, and additional certifications tailored to your role. Access to Udemy Business, offering thousands of courses to boost your technical and soft skills. English lessons to support your professional communication. 👨🏽💻Travel opportunities to attend industry conferences and meet clients. 👩🏫 Mentoring and Development: Career development plans and mentorship programs to help shape your path. 🎁 Celebrations & Support: Special day rewards to celebrate birthdays, work anniversaries, and other personal milestones. Company-provided equipment. ⚖️ Flexible working options to help you strike the right balance. Other benefits may vary according to your location in LATAM. For detailed information regarding the benefits applicable to your specific location, please consult with one of our recruiters. So what are the next steps? Our team is eager to learn about you! Send us your resume or LinkedIn profile below and we’ll explore working together!
Blend is a premier AI services provider, committed to co-creating meaningful impact for its clients through the power of data science, AI, technology, and people. With a mission to fuel bold visions, Blend tackles significant challenges by seamlessly aligning human expertise with artificial intelligence. The company is dedicated to unlocking value and fostering innovation for its clients by harnessing world-class people and data-driven strategy. We believe that the power of people and AI can have a meaningful impact on your world, creating more fulfilling work and projects for our people and clients. For more information, visit We are seeking a Data Quality Engineer to contribute to our next level of growth and expansion.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 2 730 до 4 130
