Do naszej linii biznesowej Data Solutions poszukujemy osoby na stanowisko Senior Cloud Data Engineer ze znajomością Azure i/lub AWS oraz Databtricks.
Szukamy Ciebie, jeśli:
- masz min. 5 lat doświadczenia w IT, w tym min. 3,5 roku w pracy z danymi w chmurze AWS i/lub Azure (potwierdzone projektami komercyjnymi wdrożonymi na produkcje),
- masz komercyjne doświadczenie w przetwarzaniu sporych danych przy użyciu Databricks,
- korzystasz z SQL na poziomie zaawansowanym i wykorzystujesz go na rozwiązaniach technologicznych MS i nie tylko,
- znasz metodyki i stosujesz biegle Git oraz CI/CD,
- masz doświadczenie w pracy z narzędziem Terraform,
- masz doświadczenie z praktykami zwinnymi oraz znasz narzędzia wykorzystywane w procesie wytwarzania oprogramowania, w tym np. Azure DevOps,
- tworzysz i optymalizujesz rozwiązania przetwarzające dane (ETL, ELT, itp.) poprzedzone projektem technicznym oraz alternatywami rozwiązań,
- monitoring, diagnostyka oraz rozwiązywanie problemów w chmurze nie stanowi dla Ciebie problemu i dobrze wiesz, jak zaplanować infrastrukturę oraz obliczyć jej koszt,
- masz wiedzę na temat stosowania mechanizmów związanych z bezpiecznym przechowywaniem i przetwarzaniem danych w chmurze,
- masz wiedzę na temat migracji rozwiązań on-premise do chmury oraz znasz podstawowe typy migracji,
- masz doświadczenie w bezpośredniej współpracy z klientem,
- posługujesz się j. angielskim na poziomie średniozaawansowanym (min. B2).
W przypadku doświadczenia z AWS:
- potrafisz programować w Python,
- jesteś biegły w korzystaniu z biblioteki Pandas,
- masz komercyjne doświadczenie w przetwarzaniu sporych danych przy użyciu JSON,
- jesteś zaznajomiony z technologiami AWS, tj. Glue, Athena, DynamoBD.
W przypadku doświadczenia z Azure:
- znasz architekturę SMP oraz MPP wraz z przykładami rozwiązań opartych o te architektury,
- koncepcje Delta Lake i Data Lakehouse są Ci znane.
Praca na tym stanowisku w naszej firmie oznacza:
- odpowiedzialność za całość rozwiązań współtworzonych wraz z zespołem,
- tworzenie lub modyfikowanie rozwiązań do przetwarzania danych w chmurze,
- tworzenie i modyfikowanie dokumentacji,
- analizowanie i optymalizowanie rozwiązań w zakresie działającego lub projektowanego systemu,
- analizowanie wymagań klienta pod kątem dostarczenia optymalnego rozwiązania jego potrzeby biznesowej,
- analizowanie potencjalnych zagrożeń,
- dostosowywanie rozwiązań względem wymagań biznesowych,
- analizę potrzeb i danych źródłowych (analiza, jak dane z CRM mogą być wykorzystywane do interakcji z klientami),
- rozwój nowych wtyczek (tworzenie nowych wtyczek lub rozszerzeń, które optymalizują ocenę i priorytetowanie w ramach systemu CRM),
- testowanie nowych wtyczek,
- rozwój modeli sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego oraz ich integrację.
