Data Engineer

Jesteśmy RITS Professional - firmą technologiczną wspierającą naszych Klientów w realizacji ambitnych inicjatyw cyfrowych, dostarczając wiedzę ekspercką, zaawansowane usługi oraz doświadczone zespoły.

Globalny lider w dziedzinie biotechnologii, specjalizujący się w technologiach do próbkowania i analizy biomolekuł, takich jak DNA, RNA oraz białka. Ich innowacyjne rozwiązania wspierają badania naukowe, diagnostykę kliniczną oraz rozwój leków, pomagając klientom w całym świecie poprawiać zdrowie i jakość życia. Działają na styku biologii molekularnej i technologii, dostarczając produkty i usługi, które mają kluczowe znaczenie w takich obszarach jak onkologia, diagnostyka molekularna oraz badania nad chorobami zakaźnymi.

• Bardzo dobra znajomość zagadnień data engineering oraz doświadczenie w budowie pipeline’ów danych
• Bardzo dobra znajomość SQL oraz Python
• Doświadczenie z technologiami big data (Spark, Hadoop, Hive)
• Znajomość modelowania danych, zasad bezpieczeństwa oraz data provisioning
• Wykształcenie wyższe (informatyka lub pokrewne)
• Doświadczenie w pracy z narzędziami i workflow AI w obszarze data engineering
• Umiejętność samodzielnego researchu i pracy z dokumentacją
• Umiejętność pracy w dynamicznym środowisku (multitasking, strong delivery)
• Umiejętność przygotowania i prowadzenia prezentacji

Must have (technologie):

• Azure Databricks (workflows, zarządzanie klastrami, optymalizacja wydajności, Unity Catalog)
• Azure Data Factory (pipeline’y, orkiestracja)
• Azure DevOps / Azure Pipelines
• Azure Storage (Storage Accounts, kontenery)
• SQL Server
• GitHub
• Azure CLI
• Podstawy bezpieczeństwa i sieci w Azure (policies, private endpoints, VNet)
• Infrastructure as Code (Bicep lub Terraform)
• Python + Spark (architektura, optymalizacja, performance)
• AI Hub / Azure AI Foundry / AI Search (deployment modeli, przeszukiwanie danych)

Nice to have:

• Azure Machine Learning
• Azure AI Foundry / AI Search (zaawansowane użycie)
• Cosmos DB
• Azure Purview
• Entra ID
• Microsoft Fabric

• Projektowanie i implementacja pipeline’ów danych z różnych źródeł
• Tworzenie i rozwój rozwiązań analitycznych we współpracy z zespołem
• Budowa skalowalnych architektur danych w Azure
• Przekształcanie danych w wartościowe insighty biznesowe
• Utrzymanie oraz dokumentowanie rozwiązań