Data Engineer (Junior / Mid)
10k - 20k PLN10 000 - 20 000 PLN/ mies.UoP
MidFull-time·Umowa o pracę
#387200·Dodano 3 dni temu·4
Źródło: nofluffjobs.comTech Stack / Keywords
MySQLETL/ELTSQLPythonRESTBloomberg APIAzureKubernetesDockerGitHub ActionsArgoCDHelmKafka
Firma i stanowisko
Spółka działająca w branży tradingu energetycznego i gazowego, skupiająca się na projektowaniu, budowie i utrzymaniu warstwy danych wspierającej aplikacje wewnętrzne, raportowanie oraz procesy operacyjne i analityczne.
Wymagania
- Komercyjne doświadczenie na poziomie Mid w obszarze Data Engineering, ETL/ELT, integracji danych lub budowy hurtowni danych.
- Bardzo dobra znajomość SQL oraz praktyka w pracy z relacyjnymi bazami danych, przede wszystkim MySQL i/lub Microsoft SQL Server, obejmująca transformacje, optymalizację zapytań i zarządzanie schematami.
- Bardzo dobra znajomość Python w kontekście przetwarzania danych, integracji i automatyzacji, w tym praca z bibliotekami takimi jak pandas, SQLAlchemy, requests, openpyxl.
- Doświadczenie w budowie i utrzymaniu procesów ETL/ELT oraz orkiestracji workflowów w Apache Airflow (mile widziana znajomość TaskFlow API).
- Praktyczna znajomość zagadnień związanych z jakością danych, walidacją, monitoringiem i obsługą błędów.
- Doświadczenie w integracji danych z różnych typów źródeł: REST API, SFTP, pliki XML, pliki Excel, ze szczególnym uwzględnieniem środowisk, gdzie dane napływają z zewnętrznych systemów giełdowych lub ERP.
- Doświadczenie w pracy z hurtownią danych lub warstwami analitycznymi wykorzystywanymi przez raportowanie i aplikacje.
- Umiejętność współpracy z programistami, DevOps i użytkownikami biznesowymi przy przekładaniu wymagań na rozwiązania techniczne.
- Ownership, samodzielność, dobra organizacja pracy oraz znajomość języka angielskiego na poziomie co najmniej B2.
Nice to have:
- Znajomość Bloomberg API, Microsoft Graph API (SharePoint, OneDrive) lub innych źródeł danych finansowych i rynkowych.
- Znajomość systemu ERP Comarch XL jako źródła danych w procesach ETL.
- Znajomość Azure, Kubernetes, Docker, GitHub Actions, ArgoCD, Helm lub podobnych elementów nowoczesnego stacku deploymentowego.
- Doświadczenie z narzędziami typu dbt, Kafka, CDC lub rozwiązaniami wspierającymi nowoczesne platformy danych.
- Praktyka we wspieraniu aplikacji biznesowych od strony danych oraz w budowie integracji między systemami.
- Doświadczenie we współpracy z Data Science lub w środowisku tradingowym, energetycznym lub gazowym – branżowa znajomość instrumentów (TGE, EEX, TTF, EUA, kontrakty terminowe) będzie dodatkowym atutem.
Obowiązki
- Projektowanie, budowa i utrzymanie pipeline’ów ETL/ELT zasilających hurtownię danych, aplikacje wewnętrzne oraz warstwy raportowe.
- Modelowanie danych i rozwój struktur staging, core oraz data marts zapewniających spójność, wydajność i łatwość konsumpcji danych.
- Integracja danych z różnych źródeł: relacyjnych baz danych (MySQL, Microsoft SQL Server), zewnętrznych API (REST, SOAP), plików (XML, Excel, CSV), protokołu SFTP oraz systemów giełdowych i ERP.
- Automatyzacja procesów przetwarzania danych, walidacji, reconciliacji oraz cyklicznych zasileń w środowisku produkcyjnym.
- Budowa i utrzymanie mechanizmów kontroli jakości danych, monitoringu, alertowania oraz diagnostyki błędów.
- Rozwój i utrzymanie hurtowni danych oraz warstw pośrednich wspierających analitykę, raportowanie i procesy biznesowe.
- Wsparcie aplikacji operacyjnych i analitycznych od strony danych: dostępność źródeł, przewidywalność zasileń i jakość integracji.
- Współpraca z Data Scientistami przy przygotowaniu i udostępnianiu danych do modeli, analiz i eksperymentów.
- Współpraca z DevOps i programistami przy wdrożeniach, CI/CD, bezpieczeństwie, wydajności i stabilności rozwiązań danych.
- Prowadzenie dokumentacji technicznej obejmującej modele danych, lineage, zależności oraz standardy pracy z danymi.
Benefity
- Realny wpływ na architekturę danych, rozwój hurtowni danych oraz standardy integracji i automatyzacji w spółce.
- Praca na styku danych, aplikacji i biznesu, z dużą ekspozycją na rzeczywiste procesy operacyjne i analityczne organizacji.
- Bliska współpraca z zespołami Data Science, DevOps, developerami oraz użytkownikami biznesowymi przy projektach o wysokiej użyteczności.
- Szeroki zakres ownershipu: od projektu rozwiązania, przez development i wdrożenie, po utrzymanie i dalszą optymalizację.
- Środowisko oczekujące samodzielności, jakości technicznej, odpowiedzialności i inicjatywy w budowie nowoczesnej funkcji danych.
- Prywatna opieka medyczna, lekcje angielskiego, eventy integracyjne, karta Multisport, przyjazna atmosfera, darmowa kawa, parking rowerowy, darmowe przekąski, darmowe owoce.
Opieka zdrowotna
Kursy językowe
Spotkania integracyjne
Karta sportowa
Napoje w biurze
Parking dla rowerów
Darmowe przekąski
Respect Energy Fuels Sp zo.o.
2 aktywne oferty