Data Engineer

Poszukujemy doświadczonej osoby na stanowisko Data Engineer. Kluczowym elementem roli będzie praca z bazami relacyjnymi i NoSQL, optymalizacja zapytań oraz projektowanie schematów danych, a także wykorzystanie Graph Databases do budowy knowledge graphs i wyszukiwania relacji między encjami. Praca jest dedykowana dla rozpoznawalnej firmy z branży bankowej.

• Minimum 5 lat doświadczenia na stanowisku Data Engineerwa lub w podobnej roli, najlepiej z doświadczeniem w środowiskach dużej skali / Big Data.
• Bardzo dobra znajomość SQL oraz systemów bazodanowych – relacyjnych i NoSQL, w szczególności: optymalizacji zapytań, projektowania schematów, pracy z dużymi zbiorami danych.
• Znajomość Graph Databases, np. Neo4j lub Azure Cosmos DB Gremlin API, oraz ich zastosowania w budowaniu knowledge graphs i wyszukiwaniu relacji między encjami.
• Praktyczne doświadczenie z platformami wyszukiwania lub technologiami Information Retrieval (indeksowanie, ranking, wyszukiwanie tekstowe i semantyczne, modelowanie metadanych, vector search, dostrajanie trafności wyników).
• Dobre umiejętności programistyczne w Python lub Scala i Spark.
• Doświadczenie z technologiami Big Data, takimi jak: Azure Cloud, Databricks i Power BI.
• Doświadczenie w projektowaniu lub utrzymywaniu Search APIs, indexing pipelines lub komponentów wyszukiwania opartych na metadanych.
• Umiejętności analityczne, rozwiązywania problemów oraz zarządzania danymi.
• Język angielski (min B2).

• Projektowanie, rozwój i utrzymanie rozwiązań związanych z wyszukiwaniem i odkrywaniem danych.
• Praca z relacyjnymi i nierelacyjnymi bazami danych (SQL i NoSQL).
• Projektowanie schematów danych oraz optymalizacja złożonych zapytań.
• Rozwijanie mechanizmów wyszukiwania, w tym indeksowania, rankingu, wyszukiwania tekstowego i semantycznego oraz vector search.
• Praca z Graph Databases i wykorzystywanie ich do budowy knowledge graphs oraz wyszukiwania relacji między encjami.
• Projektowanie i utrzymanie API wyszukiwania, pipeline'ów indeksujących oraz komponentów wyszukiwania opartych na metadanych.
• Współpraca z interesariuszami biznesowymi i technicznymi w celu przekładania potrzeb związanych z wyszukiwaniem danych na rozwiązania technologiczne.