Cloud Data Engineer (f/m/x)
⚲ Białystok, Centrum, Bydgoszcz, Częstochowa, Śródmieście, Gdańsk, Oliwa, Gliwice, Katowice, Kielce, Kraków, Podgórze, Lublin, Łódź, Śródmieście, Piła, Poznań, Wilda, Rzeszów, Szczecin, Toruń, Warszawa, Mokotów, Wrocław, Fabryczna
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 Data Lake i Data Warehouse
- komercyjne doświadczenie z Microsoft Azure w obszarze danych (Databricks, Azure Data Factory, Synapse, Fabric)
- swobodna komunikacja w języku angielskim
- płynna znajomość języka polskiego i przebywanie na terenie Polski
Mile widziane
- doświadczenie w migracji danych z on-premise do chmury (Oracle, PostgreSQL, MS SQL)
Opis stanowiska
Sii szuka Cloud Data Engineera do Centrum Kompetencyjnego Data & Analytics. Będziesz projektować i rozwijać platformy Data Lake/Data Platform na Azure, budować pipeline'y ETL/ELT w Databricks i optymalizować przetwarzanie danych. Uwaga: ogłoszenie sugeruje, że rozwój kompetencji chmurowych i w obszarze ML leży po Twojej stronie — nie ma gwarancji formalnych szkoleń, a zakres może obejmować cały cykl życia platformy od koncepcji po utrzymanie.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Chcesz rozwijać swoje kompetencje w technologiach chmurowych?
Firma chce, abyś sam inwestował czas i energię w naukę, 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 oznaczać, że będziesz pracować w zespole, który jest odizolowany od innych działów i ma swoje specyficzne, być może wąskie, cele.
🔴
Oferujemy również rozwój w obszarach Data Science, Big Data i Machine Learning.
Rozwój jest oferowany, ale nie jest jasno określone, czy jest to część Twoich głównych obowiązków, czy raczej dodatkowa możliwość, którą musisz sam inicjować.
🔴
Projektowanie, budowanie i rozwijanie skalowalnych oraz wysokowydajnych platform przetwarzania danych w architekturze Data Lake / Data Platform
Może oznaczać, że będziesz odpowiedzialny za całościowy cykl życia platformy, od koncepcji po utrzymanie, co może być bardzo pracochłonne.