Pracuj.pl Hybrydowo Mid

Data Engineer

Inetum Polska

⚲ Warszawa, Mokotów

Do uzgodnienia

Wymagania

  • Microsoft Azure
  • Apache Spark
  • SQL
  • Python
  • Spark

Opis stanowiska

Nasze wymagania:
Doświadczenie zawodowe na stanowisku Data Engineer.
Praktyczne doświadczenie w pracy z Databricks.
Doświadczenie z usługami przetwarzania i przechowywania danych w Microsoft Azure.
Znajomość platformy Apache Spark.
Bardzo dobra znajomość SQL.
Doświadczenie w programowaniu w języku Python.
Znajomość standardów, narzędzi oraz najlepszych praktyk związanych z przetwarzaniem Big Data.
Znajomość języka polskiego na poziomie umożliwiającym swobodną komunikację zawodową.
Znajomość języka angielskiego na poziomie minimum B2.

Mile widziane:
Wykształcenie wyższe kierunkowe (informatyka, inżynieria danych, matematyka lub pokrewne) na poziomie licencjackim lub magisterskim.
Doświadczenie w realizacji projektów Big Data opartych o Databricks i Spark.

O projekcie:
Dla jednego z naszych klientów poszukujemy doświadczonego Data Engineer’a.
Jeśli masz doświadczenie w obszarze przetwarzania danych, pracy z platformami Big Data oraz chmurą Azure, zapraszamy do aplikowania.

Zakres obowiązków:
Projektowanie, rozwój i utrzymanie rozwiązań do przetwarzania danych.
Tworzenie i optymalizacja pipeline'ów danych.
Praca z platformą Databricks oraz środowiskiem Apache Spark.
Integracja i zarządzanie danymi w środowisku Microsoft Azure.
Współpraca z zespołami analitycznymi, architektami oraz innymi interesariuszami projektu.
Dbanie o jakość, wydajność oraz bezpieczeństwo przetwarzanych danych.

🔍 Dekoder Ogłoszenia

🔴
Doświadczenie zawodowe na stanowisku Data Engineer.
Może oznaczać zarówno lata pracy na podobnym stanowisku, jak i po prostu realizację zadań typowych dla Data Engineera w ramach innych ról.
🔴
Praktyczne doświadczenie w pracy z Databricks.
Może oznaczać zarówno głębokie zrozumienie i samodzielne rozwiązywanie problemów, jak i jedynie podstawową obsługę platformy.
🔴
Doświadczenie z usługami przetwarzania i przechowywania danych w Microsoft Azure.
Może oznaczać znajomość szerokiego wachlarza usług Azure, lub skupienie się na kilku podstawowych, np. Azure Data Factory i Azure Blob Storage.
🔴
Znajomość standardów, narzędzi oraz najlepszych praktyk związanych z przetwarzaniem Big Data.
Jest to bardzo ogólne stwierdzenie, które może oznaczać zarówno dogłębną wiedzę, jak i powierzchowne zapoznanie się z tematem.
🔴
Współpraca z zespołami analitycznymi, architektami oraz innymi interesariuszami projektu.
Może oznaczać zarówno konstruktywną współpracę, jak i konieczność radzenia sobie z trudnymi lub niejasnymi wymaganiami od innych działów.