āđ€āļ‡āļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļ‚āļāļēāļĢāļ„āđ‰āļ™āļŦāļē

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ„āļģāļŦāļĨāļąāļ

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļŦāļĄāļ§āļ”āļŦāļĄāļđāđˆāļ‡āļēāļ™

āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļŦāļĄāļ§āļ”āļŦāļĄāļđāđˆāļ‡āļēāļ™

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ

āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™

āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆ
āļ–āļķāļ‡

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—

āļžāļīāļĄāļžāđŒāļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™

āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāđ‚āļ”āļĒāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™

BPTW Banner
āđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨ 1 - 20 āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™ āļˆāļēāļāļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ” 22 āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™
āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļģāļ§āđˆāļē ETL
Upload ResumeUpload Resume
āļ­āļąāļžāđ‚āļŦāļĨāļ”āđ€āļĢāļ‹āļđāđ€āļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ AI āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāļˆāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āđāļ™āļ°āļ™āļģāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ­āļ°āđāļ§āļĢāđŒ āļ„āļ­āļĢāđŒāļ›āļ­āđ€āļĢāļŠāļąāđˆāļ™ āļˆāļģāļāļąāļ” 1
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ­āļ°āđāļ§āļĢāđŒ āļ„āļ­āļĢāđŒāļ›āļ­āđ€āļĢāļŠāļąāđˆāļ™ āļˆāļģāļāļąāļ” 1

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

5 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

ETL, Risk Management, Accounting, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Lead client engagements to elicit requirements, define business rules, and align project scope with product and development teams.
  • Translate stakeholder needs into clear deliverables, including BRDs/FRDs, user stories, use cases, acceptance criteria, process and workflow diagrams, and data mappings.
  • Develop detailed business analyses that identify problems, opportunities, and solution options, including impact assessments and key assumptions.
2 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļēāļ‡āļˆāļēāļ 2
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļēāļ‡āļˆāļēāļ 2

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

ETL, SQL

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŋ25,000 - āļŋ30,000, āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • āđ€āļāđ‰āļēāļĢāļ°āļ§āļąāļ‡āđāļĨāļ°āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļŠāļ–āļēāļ™āļ°āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡ ETL jobs āđāļĨāļ° data pipelines āļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āļœāđˆāļēāļ™āļĢāļ°āļšāļš Monitoring tools.
  • āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āđāļāđ‰āđ„āļ‚āļ›āļąāļāļŦāļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļīāļ”āļ‚āļķāđ‰āļ™āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­ Job āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđ„āļĄāđˆāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆ āļŦāļĢāļ·āļ­āļĨāđˆāļēāļŠāđ‰āļē āđāļĨāļ°āđāļāđ‰āđ„āļ‚āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™.
  • āļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļ™āļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđāļāđ‰āđ„āļ‚āļ›āļąāļāļŦāļēāļ—āļĩāđˆāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™.
3 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ‚āļ­āļŠāļ–āļŠāļ āļē 3
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ‚āļ­āļŠāļ–āļŠāļ āļē 3
āļšāļēāļ‡āļāļ°āļ›āļī, āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

ETL, Compliance, SQL

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Design, implement, and manage end-to-end data pipelines architectures.
  • Configure and maintain data ingest workflows (ETL) across several production systems.
  • Transform data into Data Mart, Data Model that can be easily analyzed.
6 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļēāļ‡āļˆāļēāļ 4
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļēāļ‡āļˆāļēāļ 4

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • The Senior Data Engineer position plays a key role in designing, developing, and managing cloud-based data platforms, as well as creating data structures for high-level data analysis, and works with business and technical teams to ensure that data management is appropriate and supports organizational goals.
  • Responsible for the design, construction, and maintenance of optimal and scalable data pipeline architectures on cloud platforms (e.g., GCP, AWS, Azure).
  • Oversee the development and management of complex ETL/ELT processes for data ingesti ...
6 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ›āļ•āļ— āļŠāļģāļĢāļ§āļˆāđāļĨāļ°āļœāļĨāļīāļ•āļ›āļīāđ‚āļ•āļĢāđ€āļĨāļĩāļĒāļĄ āļˆāļģāļāļąāļ” āļĄāļŦāļēāļŠāļ™ 5
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ›āļ•āļ— āļŠāļģāļĢāļ§āļˆāđāļĨāļ°āļœāļĨāļīāļ•āļ›āļīāđ‚āļ•āļĢāđ€āļĨāļĩāļĒāļĄ āļˆāļģāļāļąāļ” āļĄāļŦāļēāļŠāļ™ 5

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

5 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Statistics, ETL, SQL

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Providing technical guidance related to data architecture, data models and meta data management to IT function and imitative leaders.
  • Define and implement data flows through/ and around digital products.
  • Participate in data modeling and testing to ensure smooth operations.
2 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļŠāđ„āļ™āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒ āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒ āļˆāļģāļāļąāļ” 6
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļŠāđ„āļ™āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒ āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒ āļˆāļģāļāļąāļ” 6
āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ ,āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ ,āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ / āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™ āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ,āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ,āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ / āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Python, Tableau, ETL

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Design and develop cutting-edge AI and machine learning solutions using tools like R, Python, and Tableau.
  • Create and implement business intelligence solutions utilizing ETL tools such as Alteryx, SSIS, and Informatica.
  • Partner with cross-functional teams to analyze industry trends and develop data-driven business strategies.
3 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāđ€āļšāļŸ 7
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ—āļĒāđ€āļšāļŸ 7
āļ„āļĨāļ­āļ‡āđ€āļ•āļĒ, āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ ,āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ,āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

ETL, Power BI, SQL

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • āļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļš Data model āļ—āļĩāđˆāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§.
  • āļŠāđˆāļ§āļĒāļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Data mart āđƒāļŦāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļš use case āļ•āđˆāļēāļ‡āđ†.
  • āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļšāļ—āļĩāļĄ ETL / Data Engineer āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļˆāļąāļ” schema, pipeline āđƒāļŦāđ‰āļ•āļĢāļ‡āļāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢ.
6 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ Amaris Consulting Bangkok 8
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ Amaris Consulting Bangkok 8
āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ ,āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ,āļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Transform validated business analysis outputs into interactive Power BI dashboards delivering actionable insights.
  • Enable data-driven decision-making across sales and strategic initiatives.
  • Bridge the gap between analytical results and stakeholder-ready visual reporting.
4 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļ­āđ‡āļāļ‹āļ­āļ™ 9
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļ­āđ‡āļāļ‹āļ­āļ™ 9

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

5 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Power BI, SQL, Analytical Thinking

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Integrity: Be honest and ethical | Do what is right.
  • Excellence: Hold ourselves to high standards | Be thoughtful, thorough, and disciplined.
  • Care: Be respectful and inclusive | Look after each other | Contribute to the well-being of our communities and the environment.
4 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ”āļĩāļĨāļ­āļĒāļ—āđŒ 10
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ”āļĩāļĨāļ­āļĒāļ—āđŒ 10

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

4 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

SAP, Finance, ETL, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Engage clients in workshops and interviews to understand data structures, legacy systems, and migration requirements.
  • Analyze source data, assess data quality, and define data migration strategy and approach.
  • Advise clients on SAP-recommended data models, migration best practices, and governance.
5 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
Upload ResumeUpload Resume
āļ­āļąāļžāđ‚āļŦāļĨāļ”āđ€āļĢāļ‹āļđāđ€āļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ AI āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāļˆāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āđāļ™āļ°āļ™āļģāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āđāļ­āļŠāđ€āļ‹āļ™āļ”āđŒ āļāļĢāļļāđŠāļ› āļˆāļģāļāļąāļ” 11
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āđāļ­āļŠāđ€āļ‹āļ™āļ”āđŒ āļāļĢāļļāđŠāļ› āļˆāļģāļāļąāļ” 11

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Data Analysis, SQL, Problem Solving, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Working closely with business and technical domain experts to identify data requirements that are relevant for analytics and business intelligence.
  • Implement data solutions and data comprehensiveness for data customers.
  • Working closely with engineering to ensure data service solutions are ultimately delivered in a timely and cost effective manner.
6 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āđāļ­āļŠāđ€āļ‹āļ™āļ”āđŒ āļāļĢāļļāđŠāļ› āļˆāļģāļāļąāļ” 12
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āđāļ­āļŠāđ€āļ‹āļ™āļ”āđŒ āļāļĢāļļāđŠāļ› āļˆāļģāļāļąāļ” 12

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

5 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Python, ETL, Java

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Design and implement scalable, reliable, and efficient data pipelines for ingesting, processing, and storing large amounts of data from a variety of sources using cloud-based technologies, Python, and PySpark.
  • Build and maintain data lakes, data warehouses, and other data storage and processing systems on the cloud.
  • Write and maintain ETL/ELT jobs and data integration scripts to ensure smooth and accurate data flow.
8 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ”āļĩāļĨāļ­āļĒāļ—āđŒ 13
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ”āļĩāļĨāļ­āļĒāļ—āđŒ 13

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

6 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

SAP, Finance, ETL, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Engage clients in workshops and interviews to understand data structures, legacy systems, and migration requirements.
  • Analyze source data, assess data quality, and define data migration strategy and approach.
  • Advise clients on SAP-recommended data models, migration best practices, and governance.
9 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ”āļĩāļĨāļ­āļĒāļ—āđŒ 14
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ”āļĩāļĨāļ­āļĒāļ—āđŒ 14

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

2 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

SQL, DevOps, Automation, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Design, develop, and optimize ETL processes using Databricks to support large-scale data processing and analytics.
  • Build and maintain batch and stream ETL/ELT workflows for structured and semi-structured data using data bricks and Azure Services.
  • Establish integration between prem platform and azure storage to establish the incremental copy.
11 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļ­āļŸāļ”āļąāļšāļšāļĨāļīāļ§āļ”āļĩ āļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• āļˆāļģāļāļąāļ” āļĄāļŦāļēāļŠāļ™ 15
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļ­āļŸāļ”āļąāļšāļšāļĨāļīāļ§āļ”āļĩ āļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• āļˆāļģāļāļąāļ” āļĄāļŦāļēāļŠāļ™ 15

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Compliance

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Perform operations to ensures 24/7 high availability for all the production databases system.
  • Troubleshoot, advise and being hands-on on databases and servers during critical incidents.
  • Secure and advise database by follow current policies, procedures, and controls.
12 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ›āļ•āļ— āļŠāļģāļĢāļ§āļˆāđāļĨāļ°āļœāļĨāļīāļ•āļ›āļīāđ‚āļ•āļĢāđ€āļĨāļĩāļĒāļĄ āļˆāļģāļāļąāļ” āļĄāļŦāļēāļŠāļ™ 16
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ›āļ•āļ— āļŠāļģāļĢāļ§āļˆāđāļĨāļ°āļœāļĨāļīāļ•āļ›āļīāđ‚āļ•āļĢāđ€āļĨāļĩāļĒāļĄ āļˆāļģāļāļąāļ” āļĄāļŦāļēāļŠāļ™ 16

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

SQL, ETL, Project Management, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Consolidate requirements from various business functions and create common business data models within data warehouse for each business function to serve business needs.
  • Working with Data Governance, Data Management, and Data Engineering team to setup data warehouse model and working with business users to develop data marts.
  • Assessing the effectiveness and accuracy of data sources and data gathering techniques.
2 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ”āļĩāļĨāļ­āļĒāļ—āđŒ 17
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ”āļĩāļĨāļ­āļĒāļ—āđŒ 17

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Salesforce, Java, SQL

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Design and develop salesforce solutions based on customer requirements.
  • Implement User Stories in an agile approach for CRM Systems or Salesforce applications.
  • Analyses technical requirements and translates them into implementable application designs and configurations. Evaluates possibilities with different technologies and platforms.
āļ§āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ Salesforce 18
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ Salesforce 18
āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž, āļ‡āļēāļ™āļ‚āļēāļĒ ,āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ āļ‡āļēāļ™āļ‚āļēāļĒ,āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Salesforce, Compliance, Data Warehousing, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Support the sales cycle, covering the technical architecture, data strategy, and AI capabilities of Data Cloud and Agentforce.
  • Design, build, and present hands-on Proof of Concepts (POCs) and demonstrations for Data Cloud and Agentforce, showcasing their power and viability to technical stakeholders.
  • Explain the technical and business benefits of the Salesforce Customer 360 platform, with a strong focus on Data Cloud and Agentforce, to IT and technical stakeholders.
4 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ”āļĩāļĨāļ­āļĒāļ—āđŒ 19
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ”āļĩāļĨāļ­āļĒāļ—āđŒ 19

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Big Data, Financial Analysis, Risk Management

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Analyzing and understanding the business processes before identifying and communicating the technical software requirements.
  • Create business cases for the deployment of robotic and cognitive automation.
  • Map current state, design solution, implement robot, test and deploy in a context of client operating model transformation.
2 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ›āļ•āļ— āļŠāļģāļĢāļ§āļˆāđāļĨāļ°āļœāļĨāļīāļ•āļ›āļīāđ‚āļ•āļĢāđ€āļĨāļĩāļĒāļĄ āļˆāļģāļāļąāļ” āļĄāļŦāļēāļŠāļ™ 20
āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ›āļ•āļ— āļŠāļģāļĢāļ§āļˆāđāļĨāļ°āļœāļĨāļīāļ•āļ›āļīāđ‚āļ•āļĢāđ€āļĨāļĩāļĒāļĄ āļˆāļģāļāļąāļ” āļĄāļŦāļēāļŠāļ™ 20

āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ:

3 āļ›āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›

āļ—āļąāļāļĐāļ°:

Industry trends, SQL, NoSQL, English

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™:

āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™:

āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

  • Design and work on all aspects of bringing ML models into production, develop CI/CD pipelines by collaborating with other disciplines such as data engineering, application development, cloud infrastructure, and security to implement AI solutions in production.
  • Work collaboratively with data scientists along the machine learning lifecycle from data pipeline, data preparation, model deployment, and model monitoring.
  • Understand and assess AI/ML industry trends to leverage technologies, continuously i ...
2 āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē
āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄkeyboard_arrow_down
āļŠāđˆāļ‡āđāļˆāđ‰āļ‡āđ€āļ•āļ·āļ­āļ™āļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāļĄāđˆāļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšETL
  • 1
  • 2