Senior Data Engineer (Databricks, Python) @ Crestt
(práce v Polsku)

Senior Data Engineer (Databricks, Python) @ Crestt

Polsko

Must have

• Min. 5 lat doświadczenia w budowie rozwiązań typu BI, Data Warehouse, Data Lake / Data Lakehouse, Big Data.
• Szerokie doświadczenie w pracy z Databricks – obejmujące różne obszary tej platformy (np. inżynierię danych, streaming, architekturę, integrację) – a nie tylko wąską specjalizację.
• Bardzo dobra znajomość PySpark oraz programowania w Pythonie.
• Biegłość w SQL.
• Doświadczenie z różnymi systemami baz danych (SQL i NoSQL, cloud i on-prem).
• Doświadczenie w pracy z chmurą (Azure i/lub AWS).
• Swobodne posługiwanie się repozytoriami kodu (Git).
• Wiedza z zakresu data governance, jakości danych, architektur danych (Data Mesh, Data Vault, Medallion, Lambda/Kappa).
• Doświadczenie z narzędziami typu Airflow, dbt, Kafka, Flink czy Fabric Data Factory.
• Umiejętność krytycznego myślenia o wymaganiach i zadaniach – nie tylko "co" zrobić, ale także "po co".
• Język angielski min. B2 (mile widziany C1+).

Nice to have

• Doświadczenie w przetwarzaniu danych strumieniowych.
• Praktyka w środowisku open source. 
  
• Doświadczenie w pracy w wielu organizacjach i projektach (cenimy szeroką perspektywę zamiast bardzo wąskiej specjalizacji).

Dołącz do zespołu Specjalistów, który tworzy rozwiązania w obszarze Data Lakehouse, Business Intelligence i Advanced Analytics w środowiskach chmurowych. Rekrutujemy do zespołu – nie pod konkretny projekt – dzięki czemu będziesz mieć możliwość sprawdzenia się w różnych inicjatywach, z wykorzystaniem najnowszych technologii i podejść (m.in. streaming, AI).

Lokalizacja: praca głównie zdalna (1x w miesiącu spotkanie w biurze w Warszawie)

Zatrudnienie bezpośrednie w dynamicznie rozwijającej się firmie technologicznej, tworzącej innowacyjne rozwiązania w zakresie danych i analityki.

Możliwość współpracy w ramach UoP lub B2B

Stawki:

• B2B 160-200 pln netto+vat/h
• UoP 26-30 tys. brutto/mies.

 

Dlaczego warto?

• Możliwość pracy z najnowszymi technologiami.
• Projekty w zróżnicowanych obszarach – gwarancja rozwoju i braku rutyny.
• Zespół specjalistów, który wspiera się wiedzą i doświadczeniem.

,[Projektowanie i rozwój nowoczesnych rozwiązań danych – zarówno nowych platform, jak i usprawnień istniejących architektur. , Tworzenie i optymalizacja procesów ETL/ELT do przetwarzania dużych zbiorów danych (batch i streaming). , Wdrażanie najlepszych praktyk inżynierii danych: standardy kodowania, testowania i dokumentacji. , Zapewnienie jakości rozwiązań poprzez code review i rozwój standardów inżynieryjnych. , Ścisła współpraca z biznesem i zespołami projektowymi – rozumienie kontekstu biznesowego i proponowanie najbardziej wartościowych rozwiązań. , Mentoring techniczny dla zespołu i dzielenie się wiedzą. ] Requirements: Databricks, Python, PySpark, SQL, NoSQL, Cloud, Azure, Git, Airflow, dbt, Kafka, Flink

Kategorie

data

Odpovědět na inzerát