Data Engineer - ERP Technologies (B2B)

dmTECH to ponad 1 400 ekspertów z różnych obszarów technologicznych, tworzących i rozwijających rozwiązania retailTECH dla koncernu dm działającego w Niemczech, Austrii i Polsce, wspierając doświadczenia klientów i partnerów biznesowych w 14 krajach Europy.

• Minimum 3 lata doświadczenia komercyjnego lub projektowego 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 obszarze Python i SQL
• Samodzielność i uporządkowane, zorientowane na rozwiązania podejście do realizacji usług
• Umiejętność współpracy z partnerami technicznymi i biznesowymi

Dodatkowe atuty:

• Znajomość języka niemieckiego na poziomie minimum B2
• Wykształcenie wyższe w obszarze informatyki, Data Science, matematyki, statystyki, fizyki lub pokrewnych
• Doświadczenie z 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 obszarze AI lub ML
• Znajomość narzędzi do orkiestracji, np. Airflow, dbt lub narzędzi do wirtualizacji danych, np. Denodo
• Doświadczenie w domenach takich jak logistyka magazynowa, intralogistyka, e-commerce, zarządzanie nieruchomościami, finansach, księgowości lub logistyce dystrybucji w retail
• Znajomość zagadnień Data Governance oraz zarządzania jakością danych

• Projektowanie, rozwój i utrzymanie skalowalnych procesów przetwarzania danych i platform danych
• Budowanie i automatyzacja infrastruktury chmurowej głównie w GCP oraz częściowo w Snowflake z podejściem Infrastructure-as-Code
• Modelowanie i integracja danych z SAP oraz innych systemów źródłowych w chmurowych hurtowniach danych, przede wszystkim w Snowflake
• Konfiguracja potoków CI/CD oraz zapewnianie zautomatyzowanych i stabilnych wdrożeń
• Współpraca z partnerami biznesowymi i technicznymi produktu, przekładanie wymagań na stabilne rozwiązania związane z zarządzaniem i modelowaniem danych
• Zapewnianie jakości danych, wydajności oraz bezpieczeństwa rozwijanych pipeline'ów i platform
• Wspieranie rozwoju standardów oraz dobrych praktyk w obszarze Data Engineering w zespołach ERP