Data Engineer – Databricks/Azure
⚲ Warsaw
25 200 - 30 240 PLN (B2B)
Wymagania
- praktyczne, komercyjne doświadczenie z Databricks
- doświadczenie z Microsoft Azure, w szczególności przy konfiguracji środowiska i usług dla Databricks
- doświadczenie w data engineering, w tym data ingestion i data modeling
- doświadczenie w budowaniu i wdrażaniu rozwiązań data platform/data processing
- umiejętność pracy z dużymi zbiorami danych i przygotowywania ich na potrzeby raportowania
- gotowość do pracy w projekcie, gdzie Databricks jest wdrażany jako nowa platforma i środowisko wymaga konfiguracji od podstaw
- dobra znajomość angielskiego
Opis stanowiska
Data Engineer w międzynarodowym projekcie dla sektora ubezpieczeniowego, obejmującym budowę rozwiązania do raportowania regulacyjnego Solvency II (Pillar 1 i Pillar 3). Będziesz konfigurować i wdrażać Databricks w Azure, projektować modele danych i procesy data ingestion oraz przygotowywać dane na potrzeby raportowania. To oferta dla inżyniera danych z praktycznym doświadczeniem w Databricks i Azure, gotowego pracować w środowisku budowanym od podstaw. Uwaga: ogłoszenie wprost mówi o konfiguracji środowiska od zera — spora część pracy to setup i rozwiązywanie problemów platformowych, a zakres może wykraczać poza czysty data engineering w stronę raportów BI/MI.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Gotowość do pracy w projekcie, w którym Databricks jest wdrażany jako nowa platforma, a środowisko wymaga konfiguracji od podstaw.
Oznacza to, że będziesz musiał poświęcić dużo czasu na konfigurację i rozwiązywanie problemów związanych z nowym, niedojrzałym środowiskiem, zamiast skupić się na faktycznym inżynieringu danych.
🟡
Praktyczne, komercyjne doświadczenie w pracy z Databricks
Chociaż brzmi to jak wymaganie konkretnych umiejętności, może oznaczać, że szukają kogoś, kto już miał styczność z Databricks, nawet jeśli nie jest to głębokie doświadczenie, ale wystarczające do rozpoczęcia pracy.
🟡
Doświadczenie w obszarze Data Engineering.
Jest to bardzo ogólne stwierdzenie, które może oznaczać szeroki zakres obowiązków, od prostego ETL po bardziej złożone architektury danych.
🟡
Umiejętność pracy z dużymi zbiorami danych i przygotowywania ich na potrzeby raportowania.
Może to oznaczać zarówno pracę z terabajtami danych, jak i z bardziej ograniczonymi, ale wciąż znaczącymi zbiorami, gdzie kluczowe jest zrozumienie wymagań raportowych.
🔴
Współpraca przy tworzeniu raportów, analiz i outp
Ucięte zdanie sugeruje, że zakres obowiązków może wykraczać poza czysty Data Engineering i obejmować tworzenie lub współtworzenie samych raportów i analiz, co może być dodatkowym obciążeniem.