Senior Data Quality Engineer [M/F]
⚲ Remote
23 520 - 27 720 PLN (B2B)
Wymagania
- SQL
- Python
- ETL
Opis stanowiska
O projekcie:
Poszukujemy doświadczonego Senior Data Quality Engineer, który będzie odpowiedzialny za projektowanie, rozwój oraz utrzymanie platformy Data Quality wspierającej krytyczne procesy biznesowe w środowisku Azure. Osoba na tym stanowisku będzie budować mechanizmy zapewniające wysoką jakość danych wykorzystywanych w analityce, raportowaniu oraz rozwiązaniach AI/ML.
Wymagania:
- Minimum 6 lat doświadczenia w obszarze Data Engineering, Data Quality lub pokrewnym.- Bardzo dobra znajomość SQL.- Doświadczenie w pracy z platformą Databricks.- Znajomość Azure SQL Server.- Bardzo dobra znajomość języka Python.- Doświadczenie z narzędziami ETL/ELT (preferowany Fivetran).- Znajomość usług Microsoft Azure.- Doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu reguł Data Quality.- Znajomość narzędzi do wizualizacji danych (Power BI lub Grafana).- Doświadczenie z procesami CI/CD.- Znajomość języka angielskiego umożliwiająca swobodną komunikację.
Codzienne zadania:
- projektowanie i rozwój silnika Data Quality dla wielu pipeline'ów danych,
- definiowanie i implementacja reguł jakości danych,
- monitorowanie kluczowych wymiarów jakości danych,
- tworzenie dashboardów oraz raportów prezentujących metryki jakości danych,
- integracja rozwiązań Data Quality z platformami Azure i Databricks,
- współpraca z zespołami Data Engineering, SAP, Manufacturing oraz Supply Chain,
- analiza źródeł problemów jakości danych oraz projektowanie trwałych rozwiązań eliminujących ich przyczyny,
- automatyzacja procesów walidacji danych,
- dokumentowanie architektury oraz przygotowywanie standardów Data Quality.
Poszukujemy doświadczonego Senior Data Quality Engineer, który będzie odpowiedzialny za projektowanie, rozwój oraz utrzymanie platformy Data Quality wspierającej krytyczne procesy biznesowe w środowisku Azure. Osoba na tym stanowisku będzie budować mechanizmy zapewniające wysoką jakość danych wykorzystywanych w analityce, raportowaniu oraz rozwiązaniach AI/ML.
Wymagania:
- Minimum 6 lat doświadczenia w obszarze Data Engineering, Data Quality lub pokrewnym.- Bardzo dobra znajomość SQL.- Doświadczenie w pracy z platformą Databricks.- Znajomość Azure SQL Server.- Bardzo dobra znajomość języka Python.- Doświadczenie z narzędziami ETL/ELT (preferowany Fivetran).- Znajomość usług Microsoft Azure.- Doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu reguł Data Quality.- Znajomość narzędzi do wizualizacji danych (Power BI lub Grafana).- Doświadczenie z procesami CI/CD.- Znajomość języka angielskiego umożliwiająca swobodną komunikację.
Codzienne zadania:
- projektowanie i rozwój silnika Data Quality dla wielu pipeline'ów danych,
- definiowanie i implementacja reguł jakości danych,
- monitorowanie kluczowych wymiarów jakości danych,
- tworzenie dashboardów oraz raportów prezentujących metryki jakości danych,
- integracja rozwiązań Data Quality z platformami Azure i Databricks,
- współpraca z zespołami Data Engineering, SAP, Manufacturing oraz Supply Chain,
- analiza źródeł problemów jakości danych oraz projektowanie trwałych rozwiązań eliminujących ich przyczyny,
- automatyzacja procesów walidacji danych,
- dokumentowanie architektury oraz przygotowywanie standardów Data Quality.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
wspierającej krytyczne procesy biznesowe
Twoja praca będzie miała bezpośredni wpływ na kluczowe operacje firmy, co może oznaczać dużą odpowiedzialność i presję.
🔴
projektowanie i rozwój silnika Data Quality dla wielu pipeline'ów danych
Może to oznaczać budowanie od podstaw złożonego systemu, a nie tylko pracę z istniejącymi narzędziami.
🔴
analiza źródeł problemów jakości danych oraz projektowanie trwałych rozwiązań eliminujących ich przyczyny
Oczekuje się od Ciebie nie tylko identyfikacji błędów, ale także proaktywnego rozwiązywania ich u podstaw, co może być czasochłonne.
🟡
preferowany Fivetran
Chociaż Fivetran jest preferowany, brak doświadczenia z nim może oznaczać konieczność szybkiego nauczenia się tego narzędzia lub pracy z alternatywnymi, mniej znanymi rozwiązaniami.
🔴
automatyzacja p
Fragment jest niekompletny, co sugeruje niedociągnięcia w przygotowaniu ogłoszenia lub potencjalnie niejasne zakresy obowiązków.