Projekt dotyczy budowy i rozwoju nowoczesnej platformy danych opartej na usługach chmurowych Microsoft Azure. Inżynier danych będzie wspierał klienta w procesach integracji, transformacji i modelowania danych, współpracując z zespołami biznesowymi oraz technicznymi. Kluczowym elementem projektu jest zapewnienie wysokiej jakości danych do celów raportowania i analizy, jak również zrozumienie logiki biznesowej i jej odwzorowanie w rozwiązaniach technicznych.
responsibilities :
Projektowanie i implementacja procesów ELT przy użyciu Azure Data Factory oraz Databricks.
Integracja danych z różnych źródeł (bazy danych, pliki, API).
Tworzenie i utrzymywanie potoków danych w środowisku Azure.
Modelowanie danych w oparciu o dobre praktyki (Data Vault, Kimball).
Udział w projektach migracji danych do chmury (Azure).
Współpraca z klientem w zakresie zrozumienia wymagań biznesowych i tworzenia dokumentacji.
Zapewnienie jakości danych, profilowanie i walidacja.
Udział w pracach zespołów scrumowych / projektowych.
requirements-expected :
Minimum 4 lata doświadczenia jako Data Engineer lub w zbliżonej roli.
Praktyczne doświadczenie w projektach opartych o platformę Microsoft Azure – szczególnie ADF, Databricks, ADLS, Azure SQL.
Doświadczenie w pracy projektowej z klientami międzynarodowymi.
Bardzo dobra znajomość języka Python (ETL, transformacje danych) oraz SQL (T-SQL, PL/SQL).
Praktyczne doświadczenie w projektowaniu i konfiguracji potoków danych (pipeline’ów) w Azure.
Umiejętność pracy z dużymi zbiorami danych oraz optymalizacji zapytań.
Znajomość dobrych praktyk modelowania danych (Data Vault, Kimball, Inmon).
Znajomość narzędzi ETL oraz podejścia ELT w środowiskach chmurowych i hybrydowych.
Doświadczenie w zapewnianiu jakości danych i ich profilowaniu.
Umiejętność pracy z repozytoriami kodu (Git), dokumentacją (Confluence) i zarządzaniem projektami (JIRA).
Język angielski na poziomie minimum B2 – swobodne porozumiewanie się w mowie i piśmie (współpraca z zespołami międzynarodowymi).
offered :
Przyjazną atmosferę i środowisko pracy.
Interesującą oraz rozwijającą pracę pod okiem mentora.
Elastyczny czas pracy. Przez pierwsze pół roku praca stacjonarna, następnie model hybrydowy.
Wszelkie niezbędne narzędzia do wykonania obowiązków (laptop, telefon, dostęp do samochodu służbowego).
