Data Engineer (Mid)

O projekcie:
Alterdata.io, jako firma usługowa zajmująca się danymi szuka kontraktora do współpracy w roli Mid Data Engineer.

W tej roli będziesz odpowiadać za inżynieryjną realizację projektów z obszaru migracji platform danych do chmury, budowy nowoczesnych hurtowni danych (DWH) oraz projektowania i optymalizacji potoków integracyjnych (ETL/ELT). Będziesz ściśle współpracować z naszymi Tech Leaderami oraz Data Analystami, tworząc skalowalną, wydajną i stabilną infrastrukturę danych (m.in. w oparciu o GCP, AWS, Azure, Snowflake, dbt), która stanowi fundament dla systemów BI oraz rozwiązań sztucznej inteligencji (AI/ML).

Gotowość do świadczenia usług przy użyciu własnego sprzętu komputerowego i narzędzi podstawowych. Zapewniamy dostęp do licencji projektowych klienta.
- Model współpracy: B2B Kontrakt (Współpraca w pełni zdalna)- Zapotrzebowanie projektowe: Oferujemy gwarantowaną pulę zamówień na usługi do ok. 160-180 godzin miesięcznie.Co możemy Ci zaoferować:
- Możliwość świadczenia usług z dowolnego miejsca (współpraca w pełni zdalna).- Partnerską i otwartą kulturę współpracy opartą na zaufaniu i dużej autonomii decyzyjnej.- Udział w zróżnicowanych technologicznie projektach (w tym międzynarodowych) z obszaru Cloud & Data.- Wymianę wiedzy z doświadczonymi ekspertami (architektami, inżynierami) oraz partnerskie wsparcie merytoryczne na każdym etapie projektu.

Wymagania:
Obowiązkowe

- Doświadczenie komercyjne na stanowisku Data Engineer.- Bardzo dobra znajomość Python.- Biegłość w SQL – tworzenie zapytań, optymalizacja, praca z bazami danych (np. PostgreSQL, BigQuery).- Rozumienie zagadnień zarządzenia i orkiestracji procesów ETL /ELT.- Doświadczenie w integracji danych z wielu źródeł (np. stream, relacyjne bazy danych, pliki, API, etc.)- Praktyczne doświadczenie w pracy z platformami chmurowymi: Google Cloud Platform lub Azure.- Rozumienie zagadnień: Data Warehousing, Data Lakes, Data Lakehouse.- Doświadczenie we wdrażaniu rozwiązań serverless, w oparciu o konteneryzację usług (wykorzystanie Docker)- Znajomość systemu kontroli wersji Git oraz doświadczenie w pracy z platformami do zarządzania kodem (np. GitHub, GitLab, Bitbucket).- Dobra organizacja pracy, umiejętność pracy oraz efektywnej komunikacji.- Znajomość języka angielskiego na poziomie minimum C1.

Mile widziane

- Znajomość narzędzi CI/CD (np. Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI).- Doświadczenie z Terraform lub innymi narzędziami Infrastructure as Code.- Znajomość narzędzi do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, takich jak Apache Kafka, Apache Spark, Google Dataflow.- Doświadczenie w pracy z narzędziami typu DBT, Dataform.- Znajomość zagadnień integracji, przechowywania, przetwarzania i wyszukiwania danych w środowiskach, np. Spark, Snowpark, AWS Data Migration Services, Azure DataFactory, Google DataFlow.- Doświadczenie w pracy z platformami BigQuery, Snowflake.- Doświadczenie w wykorzystywaniu narzędzi AI w pracy z kodem, np. Cursor, Claude Code.

Codzienne zadania:
- Samodzielna realizacja zadań z zakresu inżynierii danych w oparciu o chmurowe platformy (m.in. GCP, Azure, Snowflake).
- Wdrażanie i rozwijanie skalowalnych procesów ETL/ELT z wykorzystaniem dedykowanych usług chmurowych (GCP, Azure).
- Budowanie i bieżące utrzymanie potoków danych (data pipelines) w środowiskach chmurowych, m.in. GCP (BigQuery, Pub/Sub, Composer) oraz Azure (Data Factory, Functions).
- Tworzenie wydajnego kodu oraz skryptów automatyzacyjnych przy użyciu języków Python i SQL.
- Rozwijanie i optymalizacja mechanizmów integracyjnych dla danych pochodzących z różnorodnych źródeł (API, bazy danych).
- Ścisła współpraca z architektami chmurowymi, analitykami oraz innymi inżynierami danych w celu zapewnienia wysokiej jakości i stabilności wdrażanych rozwiązań.
- Bieżące przygotowywanie i aktualizacja dokumentacji technicznej dla dostarczanych przez siebie rozwiązań.
- Bieżąca koordynacja własnych zadań.