Data Solutions Architect
⚲ Kraków
Do uzgodnienia
Wymagania
- min. 5 lat doświadczenia na podobnym stanowisku
- ekspercka znajomość SQL
- znajomość Pythona lub innego języka programowania
- doświadczenie z platformami danych: Databricks, Microsoft Fabric lub Snowflake
- doświadczenie z Git
- doświadczenie w projektowaniu procesów ETL i wdrożeniach oprogramowania
- angielski na poziomie C1 (mowa i pismo, praca z klientami międzynarodowymi)
Mile widziane
- doświadczenie w implementacji AI
Opis stanowiska
Rola architekta rozwiązań danych w firmie konsultingowej — projektujesz i wdrażasz skalowalne rozwiązania na Databricks, Microsoft Fabric i Snowflake, łącząc rozproszone systemy legacy i nowoczesne źródła w jedną spójną platformę danych. Realnie spędzisz dużo czasu na rozmowach z klientem i przekładaniu jego potrzeb na specyfikację techniczną, więc to oferta dla osoby, która lubi łączyć analizę biznesową z projektowaniem. Uwaga: w ogłoszeniu wprost podkreślono pracę z pofragmentowanymi, często starymi i słabo udokumentowanymi systemami — przygotuj się na żmudną integrację i porządkowanie chaosu.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
High communication skills - consulting approach
Oczekuje się, że będziesz nie tylko technicznie kompetentny, ale także potrafił przekonywać klientów i zarządzać ich oczekiwaniami.
🔴
designing and creating solutions for complex client needs
Może oznaczać zarówno ciekawe wyzwania architektoniczne, jak i konieczność radzenia sobie z chaotycznymi lub niedookreślonymi wymaganiami klientów.
🔴
combining business analysis with designing IT solutions
Oznacza, że będziesz musiał spędzać znaczną część czasu na rozmowach z biznesem, a nie tylko na czystym projektowaniu technicznym.
🔴
integrating fragmented data sources
Przygotuj się na pracę z bardzo starymi, słabo udokumentowanymi i trudnymi do połączenia systemami.
🟡
building scalable data integration layers, pipelines, data models, and data warehouses
Choć brzmi to jak standardowe zadania architekta danych, skala i złożoność tych elementów może być znacznie większa niż się początkowo wydaje.