Data Engineer – Azure / Databricks / AWS

Data Engineer będzie odpowiedzialny za projektowanie, budowę oraz rozwój nowoczesnych platform danych opartych o technologie chmurowe Microsoft Azure, AWS oraz Databricks. Rola koncentruje się na tworzeniu wydajnych procesów przetwarzania danych, wdrażaniu architektury Lakehouse oraz zapewnieniu wysokiej jakości i dostępności danych dla zespołów analitycznych, biznesowych i AI.

• Minimum 3–5 lat doświadczenia na stanowisku Data Engineer lub pokrewnym.
• Bardzo dobra znajomość SQL oraz modelowania danych.
• Doświadczenie w tworzeniu i utrzymaniu procesów ETL/ELT.
• Praktyczna znajomość Azure Data Platform.
• Doświadczenie komercyjne z Azure Databricks oraz Apache Spark (PySpark).
• Bardzo dobra znajomość języka Python.
• Doświadczenie w pracy z usługami danych AWS.
• Znajomość architektury Data Lake, Data Warehouse oraz Lakehouse.
• Doświadczenie z narzędziami kontroli wersji (Git).
• Znajomość zagadnień związanych z wydajnością, skalowalnością oraz bezpieczeństwem danych.
• Umiejętność pracy w środowisku Agile/Scrum.

• Projektowanie, rozwój i utrzymanie procesów ETL/ELT dla danych pochodzących z różnych systemów źródłowych.

• Budowa i rozwój rozwiązań Data Lake, Data Warehouse oraz Lakehouse w środowiskach Azure i AWS.

• Tworzenie oraz optymalizacja pipeline’ów danych z wykorzystaniem Databricks i Apache Spark (PySpark).

• Modelowanie danych oraz implementacja warstw Bronze, Silver i Gold zgodnie z architekturą Medallion.

• Integracja danych z systemów ERP, CRM, aplikacji biznesowych, API oraz źródeł zewnętrznych.

• Wykorzystanie usług chmurowych do przetwarzania i przechowywania danych:

  • Azure: Data Factory, Data Lake Storage Gen2, Synapse Analytics, Databricks
  • AWS: S3, Glue, Athena, Redshift, EMR, Lambda

• Zapewnienie jakości danych poprzez wdrażanie mechanizmów walidacji, monitoringu i kontroli procesów.

• Optymalizacja wydajności procesów Spark oraz kosztów przetwarzania danych w chmurze.

• Automatyzacja wdrożeń i zarządzanie środowiskami z wykorzystaniem narzędzi CI/CD.

• Współpraca z zespołami Data Science, BI, Analityki oraz Architektury IT.

• Tworzenie dokumentacji technicznej oraz standardów przetwarzania danych.

• Wsparcie inicjatyw związanych z Data Governance, Data Security oraz Data Lineage.