Cloud Data Engineer (f/m/x)
⚲ Białystok, Bydgoszcz, Gdańsk, Katowice, Kraków, Lublin, Łódź, Piła, Poznań, Rzeszów
Do uzgodnienia
Wymagania
- min. 4 lata doświadczenia w projektach przetwarzania i integracji dużych wolumenów danych
- bardzo dobra znajomość SQL oraz Python
- doświadczenie z Apache Spark / PySpark
- praktyczne doświadczenie w projektowaniu i budowie Data Lake oraz Data Warehouse
- komercyjne doświadczenie w projektach chmurowych Microsoft Azure w obszarze przetwarzania danych (np. Databricks, Azure Data Factory, Synapse, Fabric)
- umiejętność swobodnej komunikacji w języku angielskim
- płynna znajomość języka polskiego i wymagane przebywanie na terenie Polski
Mile widziane
- doświadczenie w migracji danych z on-premise do chmury (Oracle, PostgreSQL, MS SQL)
Opis stanowiska
W Centrum Kompetencyjnym Data & Analytics Sii budujesz i rozwijasz skalowalne platformy danych w architekturze Data Lake/Data Platform na Azure Databricks, tworzysz pipeline'y ETL/ELT, modelujesz dane i współpracujesz z analitykami, BI i Data Science. Uwaga: oferta zakłada również mentoring mniej doświadczonych członków zespołu oraz samodzielny rozwój kompetencji chmurowych — to dodatkowe obciążenie poza głównymi zadaniami. Dobra oferta dla data engineera z min. 4-letnim doświadczeniem, który chce pracować w chmurze Azure i dzielić się wiedzą.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Chcesz rozwijać swoje kompetencje w technologiach chmurowych?
Firma chce, abyś sam się dokształcał, a niekoniecznie zapewnia formalne szkolenia.
🟡
Dołącz do naszej wyspecjalizowanej jednostki skupiającej ekspertów z dziedziny procesowania i analizy danych w ramach Centrum Kompetencyjnego Data & Analytics.
Może to oznaczać, że będziesz pracować w zespole, który jest odizolowany od innych działów i ma swoje własne priorytety.
🔴
Oferujemy również rozwój w obszarach Data Science, Big Data i Machine Learning.
Choć wymienione, nie ma gwarancji, że faktycznie będziesz miał możliwość pracy nad projektami z tych obszarów, zwłaszcza jeśli Twoje główne zadania będą inne.
🟡
Minimum 4 lata doświadczenia w projektach związanych z przetwarzaniem i integracją dużych wolumenów danych
Może to oznaczać zarówno doświadczenie w jednym długoterminowym projekcie, jak i w wielu krótszych, co może być mniej wartościowe w kontekście budowania głębokiej wiedzy.
🔴
Wsparcie oraz mentoring mniej doświadczonych członków zespołu, dzielenie się wiedzą i najlepszymi praktykami
Oprócz swoich głównych obowiązków, będziesz musiał poświęcać czas na szkolenie innych, co może obciążyć Twój harmonogram.