Data Engineer - ERP Technologies (B2B)

dmTECH to ponad 1 400 ekspertów i ekspertek z różnych obszarów technologicznych, którzy tworzą i rozwijają rozwiązania retailTECH dla koncernu dm - jednej z największych europejskich sieci drogerii działających w Niemczech, Austrii i Polsce. Zespoły Data Engineering w departamencie ERP rozwijają ekosystem danych dla kluczowych procesów handlowych, wykorzystując technologie takie jak Google Cloud Platform, Snowflake i SAP.

• Minimum 3 lata doświadczenia w Data Engineeringu
• Doświadczenie w budowie i utrzymaniu infrastruktury chmurowej, preferencyjnie GCP, alternatywnie Azure lub AWS
• Znajomość Infrastructure-as-Code, np. Terraform lub OpenTofu, oraz praktyczne doświadczenie z CI/CD
• Bardzo dobre umiejętności programistyczne w Python i SQL
• Samodzielność oraz uporządkowany, zorientowany na rozwiązania sposób pracy
• Umiejętność współpracy z partnerami technicznymi i biznesowymi
• Bardzo dobra znajomość języka polskiego (C1) oraz angielskiego (B2)

Nice to have:

• Znajomość języka niemieckiego na poziomie minimum B2
• Wykształcenie wyższe w dziedzinie informatyki, Data Science, matematyki lub pokrewnych
• Doświadczenie ze Snowflake lub innymi chmurowymi hurtowniami danych
• Znajomość baz danych i modelowania danych
• Doświadczenie ze strukturami danych SAP, np. IDocs, SAP BW, SAP Fiori
• Doświadczenie w AI lub ML
• Znajomość narzędzi do orkiestracji, np. Airflow lub dbt, oraz wirtualizacji danych, np. Denodo
• Doświadczenie w branżach takich jak logistyka magazynowa, e-commerce, facility management, finanse, retail
• Znajomość zagadnień Data Governance i zarządzania jakością danych

• Projektowanie, rozwój i utrzymanie skalowalnych procesów przetwarzania danych i platform danych dla zespołu produktowego
• Budowanie i automatyzacja infrastruktury chmurowej (głównie w GCP) z wykorzystaniem Infrastructure-as-Code
• Modelowanie i integracja danych z SAP oraz innych systemów w chmurowych hurtowniach danych, przede wszystkim w Snowflake
• Konfiguracja potoków CI/CD oraz zapewnianie zautomatyzowanych i stabilnych wdrożeń
• Współpraca z partnerami biznesowymi w zakresie zarządzania i modelowania danych
• Zapewnianie jakości danych, wydajności oraz bezpieczeństwa pipelinów i platform
• Wspieranie rozwoju standardów i dobrych praktyk w Data Engineering w zespołach ERP