{"id":2641800,"url":"https://alion.io/job/azercell-ekspert-data-muehndisi-expert-data-engineer","title":"Ekspert Data Mühəndisi / Expert Data engineer","company":{"id":57226,"name":"Azercell","domain":"azercell.com","url":"https://alion.io/company/azercell","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"SuccessFactors","truth_index":null},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":"senior","employment_type":null,"work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Baku, Azerbaijan"],"countries":["AZ"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":23000,"max_usd":58000,"period":"year","method":"global_role_cell_scaled_by_country","sample_n":2324},"experience_years_min":5,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Airflow","optional":false},{"name":"Amazon S3","optional":false},{"name":"Anomaly Detection","optional":false},{"name":"Apache Iceberg","optional":false},{"name":"Apache Kafka","optional":false},{"name":"Apache NiFi","optional":false},{"name":"Dimensional Modeling","optional":false},{"name":"ETL/ELT","optional":false},{"name":"Flink","optional":false},{"name":"Oracle","optional":false},{"name":"PostgreSQL","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"Scala","optional":false},{"name":"Shuffle","optional":false},{"name":"SLI/SLO/SLA","optional":false},{"name":"Snowflake","optional":false},{"name":"Spark","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"Windows","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-09-15T00:00:00Z","employer_posted_date":"2026-09-15","last_verified_at":"2026-10-17T23:36:48Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":33,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":33},"description":"Azercell haqqında\nAzercell-də biz Azərbaycan üzrə mobil, sabit və B2B həllərinin #1 provayderi olaraq davamlı rəqəmsal gələcəyin formalaşmasında iştirak edirik. Biz innovasiyaya əsaslanaraq liderlik edir, təhlükəsiz və miqyaslana bilən infrastruktur qurur, rəqəmsal transformasiyanı sürətləndirir və fərdlər, bizneslər və dövlət sektoru üçün fasiləsiz təcrübələr təqdim edirik. Biz məlumat, süni intellekt və avtomatlaşdırma ilə güclənərək peşəkar və inklüziv komandamız sayəsində çeviklik, etibarlılıq və uzunmüddətli dəyər yaratmaq öhdəliyi ilə fəaliyyət göstəririk.\nEnd-to-End Data Pipeline üzrə Məsuliyyət\nMürəkkəb, production səviyyəli data pipeline-ların end-to-end dizayn edilməsi, uyğun batch, incremental, CDC, near-real-time və ya event-driven emal pattern-lərinin seçilməsi, full və incremental load strategiyalarının müəyyən edilməsi, etibarlı upsert/MERGE pattern-lərinin tətbiqi, idempotent və restartable processing-in təmin edilməsi, late-arriving data, dependency-lər, reprocessing, backfill, reconciliation, error handling və recovery mexanizmlərinin müəyyən edilməsi və idarə olunması.\nTexniki Arxitektura və Dizayn üzrə Məsuliyyət\nEnterprise data arxitekturası üzrə qərarların qəbul edilməsində iştirak etmək, səmərəsiz dizaynları qiymətləndirmək və daha scalable alternativlər təklif etmək, high-level və detailed technical design-lar hazırlamaq, source-to-target data flow-ları müəyyən etmək, uyğun ingestion pattern-lərini seçmək, processing architecture-ı müəyyən etmək, uyğun storage və table design-ları seçmək, partitioning strategiyalarını müəyyən etmək, orchestration pattern-lərini müəyyən etmək, infrastruktur dependency-lərini müəyyənləşdirmək, performans və scalability faktorlarını qiymətləndirmək, texniki riskləri müəyyən etmək, alternativ həlləri və onların trade-off-larını qiymətləndirmək, arxitektura qərarlarını texniki fakt və sübutlar əsasında izah və müdafiə etmək.\nPerformans Optimizasiyası və Troubleshooting\nBütün data pipeline boyunca performans problemlərini diaqnostika etmək, Spark execution plan-ları, log-ları, metric-ləri və Spark UI vasitəsilə analiz aparmaq, SQL və distributed processing bottleneck-lərini müəyyən etmək, JOIN-ləri, aggregation-ları, partition-ları, shuffle əməliyyatlarını, executor və memory konfiqurasiyalarını optimallaşdırmaq, file sizing, compaction, metadata və incremental processing-i optimallaşdırmaq, səmərəsiz legacy SQL workload-larını distributed processing üçün yenidən dizayn etmək, standart tuning yanaşmaları ilə həll edilə bilməyən mürəkkəb performans problemlərini həll etmək.\nProduction Etibarlılığı və Əməliyyatlar\nProduction sistemlərinin etibarlılığına görə məsuliyyət daşımaq, kritik production incident-lərini araşdırmaq və həll etmək, ətraflı Root Cause Analysis (RCA) aparmaq, Spark, Airflow, Kafka, database və platform log-larını analiz etmək, upstream və downstream dependency-ləri müəyyən etmək, uğursuz olmuş pipeline-ları təhlükəsiz şəkildə bərpa etmək, reprocessing strategiyalarını hazırlamaq, incident-lərin təkrarlanmasının qarşısını almaq, monitoring və alerting mexanizmlərini təkmilləşdirmək, əməliyyat risklərini proaktiv şəkildə müəyyən etmək.\nSLA/SLO-ların müəyyən edilməsində iştirak etmək, data freshness monitoring, operational dashboard-lar, automated anomaly detection, incident response prosedurları, runbook-lar, incident sonrası RCA və preventiv tədbirlərin hazırlanmasına töhfə vermək.\nData Integration və CDC üzrə Məsuliyyət\nÇox böyük həcmli mənbə sistemləri üçün effektiv data extraction strategiyalarını dizayn etmək, mənbə database-lərə təsiri minimuma endirmək, parallel və incremental extraction yanaşmalarını müəyyən etmək, watermark strategiyalarını hazırlamaq, source-to-target reconciliation təmin etmək, etibarlı CDC-to-Lakehouse processing pattern-lərini dizayn etmək, initial snapshot-ları, incremental dəyişiklikləri, ordering, duplicate-ləri, schema evolution, interruption recovery və uyğun delivery semantics-i idarə etmək.\nOrchestration və Streaming üzrə Məsuliyyətlər\nLazımsız dependency-lərin və cascading failure-ların qarşısını alan Airflow orchestration pattern-lərini dizayn etmək, maintainable, dynamic və parameterized workflow-lar hazırlamaq, scheduling, retry, backfill, failure handling, alerting və monitoring strategiyalarını müəyyən etmək, etibarlı Kafka əsaslı ingestion pipeline-ları dizayn etmək, uyğun ordering və delivery semantics tətbiq etmək,ernativlər təklif etmək.\nYalnız fərdi tapşırıqların icrasına fokuslanmaq əvəzinə, bütün komandanın texniki bilik və bacarıqlarının inkişafına töhfə vermək.\nTexniki Liderlik\nMiddle və Junior Data Engineer-lərə mentorluq etmək, mürəkkəb texniki araşdırmalara dəstək vermək, solution design-ları nəzərdən keçirmək, keyfiyyətli və məzmunlu code review-lar həyata keçirmək, engineering best practice-ləri müəyyən etmək və tətbiqini təşviq etmək.\nAxtardığımız namizədə tələblər:\nQabaqcıl Data Engineering və Proqramlaşdırma\nMürəkkəb JOIN-lər, CTE-lər, subquery-lər, window function-lar, böyük həcmli transformasiyalar, execution plan analizi, query optimizasiyası və distributed SQL konsepsiyaları daxil olmaqla qabaqcıl SQL bilikləri.\nProqramlaşdırma və Paylanmış Emal (Distributed Processing)\nProduction səviyyəli ETL, avtomatlaşdırma, API inteqrasiyası və təkrar istifadə edilə bilən framework-lərin hazırlanması üçün güclü Python bilikləri. Spark SQL/DataFrame, paylanmış emal, partitioning, JOIN-lər, data skew və shuffle optimizasiyası, yaddaşın idarə edilməsi, problemlərin diaqnostikası (troubleshooting) və performans optimizasiyası daxil olmaqla Apache Spark üzrə ekspert səviyyəli biliklər. Scala biliyi üstünlükdür.\nData Arxitekturası və Modelləşdirmə\nData Warehouse, Data Lake və Lakehouse arxitekturaları, Medallion pattern-ləri, batch və streaming arxitekturaları, dimensional modeling, Slowly Changing Dimensions (SCD), tarixi məlumatların idarə edilməsi, snapshot-lar və təkrar istifadə edilə bilən korporativ dataset-lər üzrə güclü biliklər.\nLakehouse və Storage Engineering\nHDFS/Object Storage, Parquet/ORC və paylanmış storage üzrə güclü biliklər. Schema və partition evolution, MERGE, incremental processing, time travel, compaction, metadata idarəetməsi və small-file optimizasiyası daxil olmaqla Apache Iceberg üzrə güclü biliklər. Hive biliyi tələb olunur.\nETL / ELT və Pipeline Engineering\nBatch və incremental ETL/ELT, CDC, near-real-time pipeline-lar, upsert/MERGE, idempotent processing, restartable pipeline-lar, backfill/reprocessing, data reconciliation və error handling üzrə güclü təcrübə. SLA, məlumat həcmi, latency və xərclər nəzərə alınmaqla uyğun pipeline arxitekturasını dizayn etmək bacarığı.\nCDC və Data Integration\nDebezium, Oracle GoldenGate və Kafka CDC kimi CDC pattern və alətləri üzrə güclü biliklər. Initial snapshot, insert/update/delete əməliyyatları, məlumatların ardıcıllığı (ordering), duplicate-lərin idarə edilməsi, delivery semantics, schema evolution, recovery və mənbə sisteminə təsirin idarə edilməsi üzrə biliklər.\nOrchestration və Workflow Engineering\nDAG dizaynı, dependency management, scheduling, retry mexanizmləri, SLA management, backfill, failure handling, alerting və monitoring daxil olmaqla Apache Airflow üzrə güclü biliklər. Apache NiFi ilə iş təcrübəsi üstünlükdür.\nStreaming və Event-Driven Arxitektura\nTopic-lər, partition-lar, replication, producer/consumer-lər, offset-lər, retention, ordering, delivery semantics və recovery daxil olmaqla Apache Kafka üzrə güclü biliklər. Apache Flink və ya analoji stream-processing framework-ləri ilə iş təcrübəsi üstünlükdür.\nData Mənbələri və Enterprise Integration\nOracle, PostgreSQL, API-lər, fayllar, Kafka və CDC stream-ləri ilə güclü iş təcrübəsi. Parallel və incremental extraction, execution plan-lar, mənbə sisteminə təsir, watermarking və source-to-target reconciliation üzrə biliklər. Oracle Exadata və Telecom BSS/DWH mühitlərində iş təcrübəsi üstünlükdür.\nPerformance Engineering\nSpark, SQL və Lakehouse platformalarında güclü performans optimizasiyası bacarıqları. Partitioning, shuffle və data skew optimizasiyası, JOIN optimizasiyası, memory/executor tuning, file sizing, compaction, incremental processing, execution plan analizi və query optimizasiyası üzrə güclü bilik və praktiki təcrübə.\nİngilis dilində peşəkar iş səviyyəsində bilik.\nSizə nə təklif edirik:\nAzercell-də biz inanırıq ki, bizim ən böyük gücümüz əməkdaşlarımızdır. Komandamıza qoşulduğunuz anda siz innovasiyanı, əməkdaşlığı və şəxsi inkişafı dəyərləndirən, irəliyə baxan və məqsədyönlü bir şirkətin üzvü olursunuz. Sizə təqdim etdiklərimiz:\nMəqsədyönlü karyera - Azərbaycanın rəqəmsal gələcəyini formalaşdıran layihələrin bir hissəsi olmaq\nDavamlı öyrənmə və inkişaf - Eksklüziv təlimlərə, e-learning platformalarına və karyera inkişafı proqramlarına çıxış imkanı\nİnnovativ iş mühiti - Yeni ideya və texnologiyaları mənimsəyən və dəstəkləyən komandaya qoşulma imkanı\nSağlamlıq və rifah dəstəyi - Geniş əhatəsi olan tibbi sığorta və rifah təşəbbüsləri\nHibrid iş mühiti - Peşəkar və şəxsi həyatınızı balanslaşdırmağa imkan verən, etimad və müstəqillik mədəniyyəti yaradan çevik iş siyasəti\nRəqabətqabiliyyətli əmək haqqı paketi - Ədalətli və nəticəyə əsaslanan mükafatlandırma\nİnklüziv mədəniyyət - Hər bir fikrin önəmli olduğu, müxtəlifliyə, hörmətə və bərabərliyə önəm verən iş mühiti\nGələcəyini inamla formalaşdırmağa hazırsan? O zaman bu gün müraciət et.\nMüraciət üçün son tarix: 30.09.2026\nAbout Azercell\nAt Azercell, we're shaping a sustainable digital future as Azerbaijan’s #1 provider of mobile, fixed, and B2B solutions. We lead with innovation, building secure and scalable infrastructure, accelerating digital adoption, and delivering seamless experiences for individuals, businesses, and the public sector. Powered by data, AI, and automation - and driven by a skilled, inclusive team - we operate with agility, trust, and a commitment to creating long-term value for our people and communities.\nYour key responsibilities:\nEnd-to-End Data Pipeline Ownership\nDesign complex production-grade data pipelines end-to-end, Select appropriate batch, incremental, CDC, near-real-time, or event-driven processing patterns, Define full vs incremental load strategies, Implement reliable upsert / MERGE patterns, Ensure idempotent and restartable processing, Define handling for late-arriving data, dependencies, reprocessing, backfills, reconciliation, error handling, and recovery mechanisms.\nTechnical Architecture & Design Ownership\nContribute to enterprise data architecture decisions, Challenge inefficient designs and propose scalable alternatives, Produce high-level and detailed technical designs, Define source-to-target data flows, Select appropriate ingestion patterns, Define processing architecture, Select appropriate storage and table designs, Define partitioning strategies, Define orchestration patterns, Identify infrastructure dependencies, Estimate performance and scalability considerations, Identify technical risks, Evaluate alternative solutions and trade-offs, Explain and defend architectural decisions based on technical evidence.\nPerformance Optimization & Troubleshooting\nDiagnose performance issues across the complete data pipeline, Analyze Spark execution plans, logs, metrics, and Spark UI, Identify SQL and distributed-processing bottlenecks, Optimize joins, aggregations, partitions, shuffles, executor and memory configurations, Optimize file sizing, compaction, metadata, and incremental processing, Redesign inefficient legacy SQL workloads for distributed processing, Solve performance problems that cannot be resolved through standard tuning approaches.\nProduction Reliability & Operations\nTake ownership of production reliability, Troubleshoot critical production incidents, Perform deep Root Cause Analysis, Analyze Spark, Airflow, Kafka, database, and platform logs, Identify upstream and downstream dependencies, Recover failed pipelines safely, Design reprocessing strategies, Prevent recurrence of incidents, Improve monitoring and alerting, Identif...","description_format":"text","description_chars":20353,"description_truncated":true,"requirements":{"experience_years_min":5,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[{"language":"English","level":"Upper-Intermediate (B2)","optional":false}]},"benefits":["Continuous learning","Flexible schedule","Health insurance"],"hiring_locations":[],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":[],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-10-15T19:05:40Z"}],"visa":[],"liveness":{"score":35,"band":"fade","label":"Fading","p_open":1,"p_active":0.639,"p_room":0.55,"age_days":32,"expected_fill_days":26,"reasons":["conf:2","velocity","win:tail"],"computed_at":"2026-10-17T05:46:00Z"},"pay":null,"html_url":"https://alion.io/job/azercell-ekspert-data-muehndisi-expert-data-engineer","json_url":"https://alion.io/job/azercell-ekspert-data-muehndisi-expert-data-engineer.json","meta":{"generated_at":"2026-10-18T05:53:58Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers","about":"Alion is a live layer of people, companies and AI agents: who they are, whether they are real and active right now, what they do and how to work with them, readable by people and by agents and paid per call.","catalog":"https://alion.io/catalog.json","usage":{"tier":"crawler_verified","counted_by":"address","units_charged":1,"used_today":8803,"day_limit":null,"remaining_today":null,"minute_limit":300,"resets_at":"2026-10-19T00:00:00Z"}},"offers":[{"id":"company.slices","title":"One company in depth, by slice","status":"live","price":{"credits":0.02,"usd":0.002,"plus_per_slice":{"credits":0.05,"usd":0.005}},"unit":"per company, plus each slice with data","note":"the employer in depth","call":{"mcp_tool":"get_company","arguments":{"id":57226},"rest":"https://alion.io/mcp/rest/get_company?id=57226"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.slices&for=job%2Fazercell-ekspert-data-muehndisi-expert-data-engineer"},{"id":"market.stats","title":"A market slice: pay, demand and time to fill","status":"live","price":{"credits":1,"usd":0.1},"unit":"per slice","note":"pay, demand and time to fill for this role and place","call":{"mcp_tool":"market_stats"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=market.stats&for=job%2Fazercell-ekspert-data-muehndisi-expert-data-engineer"},{"id":"job.search","title":"Open jobs by role, technology, place, pay and visa","status":"live","price":{"credits":0.02,"usd":0.002},"unit":"per posting in a list","note":"similar open postings","call":{"mcp_tool":"search_jobs"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=job.search&for=job%2Fazercell-ekspert-data-muehndisi-expert-data-engineer"},{"id":"company.verify","title":"Is this company real and active right now","status":"pilot","price":null,"unit":"per company","request":{"url":"https://alion.io/catalog/request","method":"POST","body":"{\"offer\": \"company.verify\", \"for\": \"job/azercell-ekspert-data-muehndisi-expert-data-engineer\", \"note\": \"what you need it for\"}"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.verify&for=job%2Fazercell-ekspert-data-muehndisi-expert-data-engineer"}]}