DBS / DevOps
⚲ Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- SQL
- Python
- C#
Opis stanowiska
Nasze wymagania:
Minimum 3 lata doświadczenia zawodowego na stanowisku Data Engineer, DevOps Engineer lub pokrewnym.
Bardzo dobra znajomość języka Python w obszarze przetwarzania danych i automatyzacji.
Praktyczne doświadczenie w pracy w środowisku Linux oraz dobra znajomość Bash.
Doświadczenie w pracy z relacyjnymi bazami danych, w szczególności PostgreSQL i MS SQL Server.
Znajomość narzędzi i praktyk Infrastructure as Code, w tym Terraform.
Doświadczenie w pracy z chmurą Microsoft Azure.
Praktyczna znajomość GitOps oraz narzędzia Argo CD.
Doświadczenie w zarządzaniu schematami baz danych i migracjami z wykorzystaniem Atlas (ariga.io).
Umiejętność efektywnej pracy z narzędziami wspierającymi rozwój oprogramowania, takimi jak Bitbucket i Jira.
Samodzielność, odpowiedzialność oraz umiejętność skutecznej współpracy z zespołami technicznymi i interesariuszami biznesowymi.
Mile widziane:
Znajomość usług lokalizacyjnych i mapowych opartych o HERE API.
Doświadczenie w obszarze Data Science, analizy danych lub uczenia maszynowego (m.in. pandas, scikit-learn).
Praktyczna znajomość technologii konteneryzacji i orkiestracji, takich jak Docker i Kubernetes.
Doświadczenie z narzędziami monitoringu, observability oraz zarządzania wydajnością środowisk produkcyjnych.
Zakres obowiązków:
Projektowanie, rozwój i utrzymanie pipeline’ów danych oraz procesów ETL/ELT.
Administracja, rozwój i optymalizacja relacyjnych baz danych (PostgreSQL, MS SQL Server).
Budowa i utrzymanie infrastruktury w chmurze Microsoft Azure z wykorzystaniem podejścia Infrastructure as Code (Terraform).
Zarządzanie procesami wdrożeniowymi zgodnie z praktykami GitOps przy wykorzystaniu Argo CD.
Zarządzanie schematami baz danych oraz procesami migracji w podejściu schema-as-code (Atlas).
Automatyzacja procesów operacyjnych i deweloperskich z wykorzystaniem Pythona oraz Bash.
Integracja systemów z usługami i aplikacjami zewnętrznymi.
Współpraca z zespołami deweloperskimi, analitycznymi i biznesowymi w celu dostarczania niezawodnych rozwiązań.
Dbanie o wysoką jakość, bezpieczeństwo oraz stabilność wdrażanych systemów i procesów.
Oferujemy:
Praca w 100% zdalna z możliwością korzystania z biura w Warszawie.
Praca przy rozwijanych i działających systemach, z perspektywą udziału również w nowych projektach typu greenfield.
Możliwość korzystania z narzędzi AI jako wsparcia codziennej pracy.
Współpraca w zespole nastawionym na komunikację, wymianę wiedzy i odpowiedzialność.
Elastyczne podejście do organizacji pracy.
Możliwość rozwoju technologicznego i zdobywania doświadczenia przy różnorodnych projektach.
Pakiet benefitów obejmujący m.in. prywatną opiekę medyczną, kartę sportową oraz dodatkowe ubezpieczenie.
Minimum 3 lata doświadczenia zawodowego na stanowisku Data Engineer, DevOps Engineer lub pokrewnym.
Bardzo dobra znajomość języka Python w obszarze przetwarzania danych i automatyzacji.
Praktyczne doświadczenie w pracy w środowisku Linux oraz dobra znajomość Bash.
Doświadczenie w pracy z relacyjnymi bazami danych, w szczególności PostgreSQL i MS SQL Server.
Znajomość narzędzi i praktyk Infrastructure as Code, w tym Terraform.
Doświadczenie w pracy z chmurą Microsoft Azure.
Praktyczna znajomość GitOps oraz narzędzia Argo CD.
Doświadczenie w zarządzaniu schematami baz danych i migracjami z wykorzystaniem Atlas (ariga.io).
Umiejętność efektywnej pracy z narzędziami wspierającymi rozwój oprogramowania, takimi jak Bitbucket i Jira.
Samodzielność, odpowiedzialność oraz umiejętność skutecznej współpracy z zespołami technicznymi i interesariuszami biznesowymi.
Mile widziane:
Znajomość usług lokalizacyjnych i mapowych opartych o HERE API.
Doświadczenie w obszarze Data Science, analizy danych lub uczenia maszynowego (m.in. pandas, scikit-learn).
Praktyczna znajomość technologii konteneryzacji i orkiestracji, takich jak Docker i Kubernetes.
Doświadczenie z narzędziami monitoringu, observability oraz zarządzania wydajnością środowisk produkcyjnych.
Zakres obowiązków:
Projektowanie, rozwój i utrzymanie pipeline’ów danych oraz procesów ETL/ELT.
Administracja, rozwój i optymalizacja relacyjnych baz danych (PostgreSQL, MS SQL Server).
Budowa i utrzymanie infrastruktury w chmurze Microsoft Azure z wykorzystaniem podejścia Infrastructure as Code (Terraform).
Zarządzanie procesami wdrożeniowymi zgodnie z praktykami GitOps przy wykorzystaniu Argo CD.
Zarządzanie schematami baz danych oraz procesami migracji w podejściu schema-as-code (Atlas).
Automatyzacja procesów operacyjnych i deweloperskich z wykorzystaniem Pythona oraz Bash.
Integracja systemów z usługami i aplikacjami zewnętrznymi.
Współpraca z zespołami deweloperskimi, analitycznymi i biznesowymi w celu dostarczania niezawodnych rozwiązań.
Dbanie o wysoką jakość, bezpieczeństwo oraz stabilność wdrażanych systemów i procesów.
Oferujemy:
Praca w 100% zdalna z możliwością korzystania z biura w Warszawie.
Praca przy rozwijanych i działających systemach, z perspektywą udziału również w nowych projektach typu greenfield.
Możliwość korzystania z narzędzi AI jako wsparcia codziennej pracy.
Współpraca w zespole nastawionym na komunikację, wymianę wiedzy i odpowiedzialność.
Elastyczne podejście do organizacji pracy.
Możliwość rozwoju technologicznego i zdobywania doświadczenia przy różnorodnych projektach.
Pakiet benefitów obejmujący m.in. prywatną opiekę medyczną, kartę sportową oraz dodatkowe ubezpieczenie.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
DBS / DevOps
Nazwa stanowiska sugeruje połączenie ról Data Base Specialist i DevOps, co może oznaczać szeroki zakres obowiązków lub niejasno zdefiniowaną specjalizację.
🔴
Bardzo dobra znajomość języka Python w obszarze przetwarzania danych i automatyzacji.
Może oznaczać zarówno zaawansowane umiejętności programistyczne, jak i potrzebę pisania prostych skryptów do automatyzacji zadań.
🔴
Praktyczna znajomość GitOps oraz narzędzia Argo CD.
Wymaga nie tylko teoretycznej wiedzy, ale przede wszystkim umiejętności wdrożenia i zarządzania procesami GitOps w praktyce.
🟡
Samodzielność, odpowiedzialność oraz umiejętność skutecznej współpracy z zespołami technicznymi i interesariuszami biznesowymi.
Oczekiwana jest zdolność do samodzielnego rozwiązywania problemów i efektywnej komunikacji z różnymi grupami odbiorców.
🟡
Doświadczenie w obszarze Data Science, analizy danych lub uczenia maszynowego (m.in. pandas, scikit-learn).
Chociaż jest to pozycja mile widziana, może sugerować, że w przyszłości obowiązki mogą ewoluować w kierunku bardziej analitycznym.