Data Engineer (GCP)
⚲ Warszawa, Łódź
22 000 - 27 700 PLN brutto (UoP)
Wymagania
- Data Engineering
- Google Cloud Platform
- SQL
- BigQuery
- LakeHouse
- Data Lake
- ETL
- Linux
- Agile
- Python / Scala
Opis stanowiska
Klient: Międzynarodowa firma produktowa działająca w sektorze agrobiznesu i nowych technologii. Organizacja rozwija globalną platformę danych wspierającą kluczowe procesy biznesowe, takie jak zarządzanie łańcuchem dostaw, analiza rynku oraz zarządzanie ryzykiem.Stanowisko. Data Enigneer with GCP (Senior).
Lokalizacja biura: Warszawa.
Model pracy: Hybrydowy (1-2 dni w tygodniu z biura).
Zespół: 5-6 Data Engineerów. Zespół jest rozproszony, zlokalizowany w Polsce i Hiszpanii.
Zakres obowiązków:
• Projektowanie, rozwój i utrzymanie nowoczesnych pipeline’ów danych w środowisku Google Cloud Platform.
• Budowa oraz rozwój platform Data Lake i Lakehouse wspierających rozwiązania analityczne oraz Machine Learning.
• Tworzenie wydajnych rozwiązań do przetwarzania danych z wykorzystaniem technologii streamingowych oraz pipeline’ów CDC.
• Projektowanie i rozwój rozwiązań Data Warehouse oraz modeli danych wspierających analitykę biznesową.
• Rozwiązywanie złożonych problemów związanych z przetwarzaniem danych oraz dostarczanie rozwiązań wspierających podejmowanie decyzji biznesowych.
• Współpraca z Data Scientistami, analitykami biznesowymi, architektami oraz Product Ownerami przy realizacji globalnych inicjatyw.
• Wdrażanie dobrych praktyk Data Engineering oraz udział w wyborze i implementacji nowych narzędzi i technologii.
• Mentoring mniej doświadczonych członków zespołu oraz dzielenie się wiedzą w zakresie standardów Data Engineering.
• Zapewnienie jakości, wydajności oraz stabilności rozwijanych rozwiązań poprzez analizę, testowanie i utrzymanie istniejących procesów.
Główne wymagania:
• minimum 5 lat doświadczenia jako Data Engineer lub Data Platform Engineer,
• minimum 2 lata doświadczenia z Google Cloud Platform (GCP),
• bardzo dobrą znajomość SQL,
• doświadczenie programistyczne w Python lub Scala,
• praktyczne doświadczenie z usługami Google Cloud, w szczególności BigQuery, Datastream, Dataproc, DataPlex oraz Dataform,
• doświadczenie w budowie i utrzymaniu platform Data Lake lub Lakehouse,
• doświadczenie w tworzeniu rozwiązań Data Warehouse z wykorzystaniem chmurowych silników MPP (preferowany BigQuery),
• doświadczenie w budowie pipeline’ów danych wykorzystujących przetwarzanie strumieniowe oraz Change Data Capture (CDC),
• znajomość modelowania danych, procesów ETL, Data Governance oraz zagadnień związanych z raportowaniem,
• doświadczenie w pracy z relacyjnymi, NoSQL oraz chmurowymi bazami danych,
• dobrą znajomość systemu Linux,
• doświadczenie w pracy w zespołach Agile,
•
bardzo dobrą znajomość języka angielskiego (minimum B2, preferowane C1) umożliwiającą swobodną współpracę z międzynarodowym zespołem.
Mile widziane:
• doświadczenie w projektach z obszaru Risk,
• zainteresowanie rozwiązaniami z zakresu Data Science, Machine Learning lub Artificial Intelligence.
Firma oferuje:
• Stabilne zatrudnienie w oparciu o umowę o pracę,
• Możliwość korzystania z podwyższonych kosztów uzyskania przychodu (KUP) po zakończeniu okresu próbnego,
• Udział w rozwoju globalnej platformy danych wykorzystywanej przez międzynarodową organizację,
• Pracę w międzynarodowym środowisku i współpracę z ekspertami Data Engineering,
• Możliwość pracy z nowoczesnym ekosystemem Google Cloud Platform oraz technologiami wykorzystywanymi w obszarze Data Engineering i Analytics,
• Realny wpływ na rozwój rozwiązań oraz wybór technologii wykorzystywanych w projektach,
•
Hybrydowy model pracy (1-2 dni w tygodniu z biura)
• Możliwość rozwoju technicznego i mentoringowego,
• Kulturę organizacyjną oparta na jakości, współpracy i ciągłym doskonaleniu,
• Elastyczne godziny pracy,
• Prywatną opiekę medyczną, kartę Multisport, ubezpieczenie na życie.
Proszę o CV wyłącznie w języku angielskim.
Lokalizacja biura: Warszawa.
Model pracy: Hybrydowy (1-2 dni w tygodniu z biura).
Zespół: 5-6 Data Engineerów. Zespół jest rozproszony, zlokalizowany w Polsce i Hiszpanii.
Zakres obowiązków:
• Projektowanie, rozwój i utrzymanie nowoczesnych pipeline’ów danych w środowisku Google Cloud Platform.
• Budowa oraz rozwój platform Data Lake i Lakehouse wspierających rozwiązania analityczne oraz Machine Learning.
• Tworzenie wydajnych rozwiązań do przetwarzania danych z wykorzystaniem technologii streamingowych oraz pipeline’ów CDC.
• Projektowanie i rozwój rozwiązań Data Warehouse oraz modeli danych wspierających analitykę biznesową.
• Rozwiązywanie złożonych problemów związanych z przetwarzaniem danych oraz dostarczanie rozwiązań wspierających podejmowanie decyzji biznesowych.
• Współpraca z Data Scientistami, analitykami biznesowymi, architektami oraz Product Ownerami przy realizacji globalnych inicjatyw.
• Wdrażanie dobrych praktyk Data Engineering oraz udział w wyborze i implementacji nowych narzędzi i technologii.
• Mentoring mniej doświadczonych członków zespołu oraz dzielenie się wiedzą w zakresie standardów Data Engineering.
• Zapewnienie jakości, wydajności oraz stabilności rozwijanych rozwiązań poprzez analizę, testowanie i utrzymanie istniejących procesów.
Główne wymagania:
• minimum 5 lat doświadczenia jako Data Engineer lub Data Platform Engineer,
• minimum 2 lata doświadczenia z Google Cloud Platform (GCP),
• bardzo dobrą znajomość SQL,
• doświadczenie programistyczne w Python lub Scala,
• praktyczne doświadczenie z usługami Google Cloud, w szczególności BigQuery, Datastream, Dataproc, DataPlex oraz Dataform,
• doświadczenie w budowie i utrzymaniu platform Data Lake lub Lakehouse,
• doświadczenie w tworzeniu rozwiązań Data Warehouse z wykorzystaniem chmurowych silników MPP (preferowany BigQuery),
• doświadczenie w budowie pipeline’ów danych wykorzystujących przetwarzanie strumieniowe oraz Change Data Capture (CDC),
• znajomość modelowania danych, procesów ETL, Data Governance oraz zagadnień związanych z raportowaniem,
• doświadczenie w pracy z relacyjnymi, NoSQL oraz chmurowymi bazami danych,
• dobrą znajomość systemu Linux,
• doświadczenie w pracy w zespołach Agile,
•
bardzo dobrą znajomość języka angielskiego (minimum B2, preferowane C1) umożliwiającą swobodną współpracę z międzynarodowym zespołem.
Mile widziane:
• doświadczenie w projektach z obszaru Risk,
• zainteresowanie rozwiązaniami z zakresu Data Science, Machine Learning lub Artificial Intelligence.
Firma oferuje:
• Stabilne zatrudnienie w oparciu o umowę o pracę,
• Możliwość korzystania z podwyższonych kosztów uzyskania przychodu (KUP) po zakończeniu okresu próbnego,
• Udział w rozwoju globalnej platformy danych wykorzystywanej przez międzynarodową organizację,
• Pracę w międzynarodowym środowisku i współpracę z ekspertami Data Engineering,
• Możliwość pracy z nowoczesnym ekosystemem Google Cloud Platform oraz technologiami wykorzystywanymi w obszarze Data Engineering i Analytics,
• Realny wpływ na rozwój rozwiązań oraz wybór technologii wykorzystywanych w projektach,
•
Hybrydowy model pracy (1-2 dni w tygodniu z biura)
• Możliwość rozwoju technicznego i mentoringowego,
• Kulturę organizacyjną oparta na jakości, współpracy i ciągłym doskonaleniu,
• Elastyczne godziny pracy,
• Prywatną opiekę medyczną, kartę Multisport, ubezpieczenie na życie.
Proszę o CV wyłącznie w języku angielskim.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
nowoczesnych pipeline’ów danych
Może oznaczać zarówno najnowsze technologie, jak i po prostu działające rozwiązania, które niekoniecznie są innowacyjne.
🔴
Rozwiązywanie złożonych problemów
Może oznaczać ciekawe wyzwania techniczne, ale też potencjalnie brak jasnych rozwiązań lub dużą ilość problemów do naprawienia.
🔴
Wdrażanie dobrych praktyk Data Engineering
Może oznaczać, że zespół faktycznie stosuje najlepsze metody, ale też że jest to obszar do poprawy i będzie to wymagało Twojego zaangażowania.
🔴
udział w wyborze i implementacji nowych narzędzi i technologii
Może oznaczać realny wpływ na stack technologiczny, ale też konieczność poświęcenia czasu na research i proof-of-concept zamiast pracy nad podstawowymi zadaniami.
🔴
Mentoring mniej doświadczonych członków zespołu
Oprócz zadań technicznych, będziesz odpowiedzialny za wsparcie i rozwój innych, co może pochłaniać znaczną część czasu.