Dołącz do nowego, strategicznego projektu transformacji danych: przenosimy analitykę z on‑premise do GCP, budując od zera architekturę i model danych z mocnym naciskiem na zwiększanie wartości biznesowej i poprawę CX naszych klientów. Pracujemy z technologiami takimi jak GCP, Spark, Python, Kubernetes, BigQuery, Vertex AI, Terraform, Looker. Integrujemy różnorodne, wysokowolumenowe źródła danych, projektujemy warstwy przetwarzania w trybach streaming i batch, wdrażamy data governance, lineage, jakość i bezpieczeństwo danych, a także CI/CD oraz monitoring/SLO — wszystko po to, aby skrócić drogę od pytania do odpowiedzi i stworzyć solidny fundament pod rozwiązania AI/LLM.
To część szerszego programu transformacji danych, który redefiniuje sposób, w jaki T‑Mobile pracuje z danymi na co dzień. Tworzymy środowisko sprzyjające eksperymentowaniu, szybkiemu prototypowaniu i innowacjom, oparte na kulturze otwartości i współpracy. Pracując z najnowocześniejszymi technologiami, masz realny wpływ na strategię danych oraz kierunek rozwoju naszej platformy.
Jako Data Engineer będziesz projektować, implementować i utrzymywać rozwiązania danych w Google Cloud Platform (GCP), wspierając procesy analityczne i biznesowe, budowę modeli ML, aplikacji AI oraz innych rozwiązań opartych na danych. Szukamy osób, które łączą architekturę z praktyką inżynierską, rozumieją potrzeby biznesowe, są proaktywne, energiczne i chcą współkształtować standardy, wzorce i długoterminowy kierunek rozwoju naszej platformy danych.
Mile widziane:
Dołącz do nowego, strategicznego projektu transformacji danych: przenosimy analitykę z on‑premise do GCP, budując od zera architekturę i model danych z mocnym naciskiem na zwiększanie wartości biznesowej i poprawę CX naszych klientów. Pracujemy z technologiami takimi jak GCP, Spark, Python, Kubernetes, BigQuery, Vertex AI, Terraform, Looker. Integrujemy różnorodne, wysokowolumenowe źródła danych, projektujemy warstwy przetwarzania w trybach streaming i batch, wdrażamy data governance, lineage, jakość i bezpieczeństwo danych, a także CI/CD oraz monitoring/SLO — wszystko po to, aby skrócić drogę od pytania do odpowiedzi i stworzyć solidny fundament pod rozwiązania AI/LLM.
To część szerszego programu transformacji danych, który redefiniuje sposób, w jaki T‑Mobile pracuje z danymi na co dzień. Tworzymy środowisko sprzyjające eksperymentowaniu, szybkiemu prototypowaniu i innowacjom, oparte na kulturze otwartości i współpracy. Pracując z najnowocześniejszymi technologiami, masz realny wpływ na strategię danych oraz kierunek rozwoju naszej platformy.
Jako Data Engineer będziesz projektować, implementować i utrzymywać rozwiązania danych w Google Cloud Platform (GCP), wspierając procesy analityczne i biznesowe, budowę modeli ML, aplikacji AI oraz innych rozwiązań opartych na danych. Szukamy osób, które łączą architekturę z praktyką inżynierską, rozumieją potrzeby biznesowe, są proaktywne, energiczne i chcą współkształtować standardy, wzorce i długoterminowy kierunek rozwoju naszej platformy danych.
,[Projektowanie, rozwój i utrzymanie potoków danych (ETL/ELT) w środowisku GCP., Integracja danych z różnych źródeł (API, bazy, pliki) do narzędzi takich jak BigQuery i Cloud Storage., Projektowanie i optymalizacja modeli danych w hurtowniach danych (Kimball, Data Vault, Dimensional Modeling)., Implementacja rozwiązań streamingowych (np. Pub/Sub, Dataflow, Apache Beam)., Automatyzacja procesów wokół danych przy użyciu Cloud Composer (Airflow)., Planowanie prac/sprintów, priorytetyzacja backlogu, facylitacja warsztatów z biznesem, przekładanie wymagań na rozwiązania i SLA/SLO., Zapewnienie wydajności, jakości, bezpieczeństwa i skalowalności danych., Współpraca z zespołami ds. analityki danych, Data Science oraz zespołami biznesowymi., Tworzenie dokumentacji technicznej i udział w code review., Monitorowanie i rozwiązywanie problemów wydajnościowych oraz optymalizacja kosztów w chmurze., Optymalizacja wydajności i kosztów implementowanych rozwiązań., Mentoring, prowadzenie warsztatów, zarządzanie interesariuszami. Requirements: Data, Data engineering, GCP, BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub, Dataflow, Apache Beam, Dataproc, Spark, Airflow, Python, pandas, PySpark, Automated testing, Kimball, Data Vault, Dimensional Modeling, CI/CD, GitLab CI, Cloud Building, dbt, Dataform, Dataplex, Data Catalog, Looker Studio, MLOps, Vertex AI, Apache Pulsar, RODO, ISO 27001, Great Expectations, Soda, Oracle, PL/SQL