Deskripsi pekerjaan Data Engineer (ASAP - Banking Industry) PT Sigma Global Teknologi
Employment Status: 3-Months Contract (Extendable) / Full WFO, South Tangerang
Placement: Banking Industry
Ketersediaan: ASAP (Wajib Join 1 September 2026)
Ringkasan Pekerjaan
Kami mencari seorang Data Engineer berpengalaman yang siap bergabung secepatnya (ASAP - Target Join 1 September 2026). Peran ini bertanggung jawab mendesain, membangun, serta mengoptimalkan arsitektur dan data pipeline berskala besar di ekosistem Google Cloud Platform (GCP). Anda akan mengolah data batch maupun real-time, mengelola data lake/warehouse, serta memastikan data siap digunakan untuk kebutuhan analitik enterprise.
Tanggung Jawab Utama (Key Responsibilities)
- Pipeline Development & Orchestration: Merancang, membangun, dan memelihara data pipeline (ETL/ELT) yang scalable menggunakan Cloud Data Fusion, Cloud Composer (Apache Airflow), dan Cloud Dataproc.
- Data Processing & Analytics: Menyusun logika dan pemrosesan data berskala besar memanfaatkan Python dan PySpark.
- BigQuery Architecture & Optimization: Mengelola arsitektur BigQuery, menulis BigQuery API, Stored Procedures, serta mengoptimalkan performa complex query.
- Real-time Data Streaming: Membangun integrasi event-driven dan streaming data pipeline menggunakan Google Cloud Pub/Sub.
- Container & Infrastructure Deployment: Mengelola dan mendistribusikan workload pemrosesan data berbasis kontainer pada Google Kubernetes Engine (GKE).
- Performance Tuning & Monitoring: Melakukan troubleshooting, pemantauan performa pipeline, dan penghematan efisiensi biaya (cost-optimization) infrastruktur GCP.
Persyaratan Pekerjaan (Requirements)
- Ketersediaan (Mandatory): Wajib dan berkomitmen penuh untuk mulai bekerja pada 1 September 2026 (ASAP).
- Cloud Expertise: Pengalaman langsung (hands-on) dalam mengelola ekosistem Google Cloud Platform (GCP).
Core Skill Sets:
- Orchestration & ETL: Mahir menggunakan Data Fusion, Composer / Airflow, dan Dataproc.
- Languages & Frameworks: Kuat di pemrograman Python dan PySpark.
- Data Warehouse: Ahli mengoperasikan BigQuery (penguasaan API, Stored Procedures, dan penulisan Query tingkat lanjut).
- Streaming & Event Systems: Terbiasa mengimplementasikan Pub/Sub.
- Containerization: Memahami penerapan dan eksekusi job di Google Kubernetes Engine (GKE).
