Senior Data Engineer

Senior Data Engineer

Lokalizacja: praca zdalna / hybrydowa

Język: angielski – wymagany poziom min. B2

Szukamy Senior Data Engineera, który poprowadzi rozwój skalowalnych Data Hubów, wspierających potrzeby analityczne, raportowe, operacyjne oraz zastosowania w obszarze Generative AI.

To rola dla osoby, która chce mieć realny wpływ na strategię danych organizacji – poprzez tworzenie wzorców architektonicznych, wdrażanie najlepszych praktyk inżynierskich oraz mentoring młodszych członków zespołu.

Twoje zadania:

• Projektowanie architektury Data Hubów – integracja danych strukturalnych i niestrukturalnych z wielu źródeł.
• Definiowanie standardów, wzorców projektowych i najlepszych praktyk inżynierskich.
• Mentoring i wsparcie techniczne dla innych inżynierów danych (code review, dzielenie się wiedzą).
• Tworzenie i optymalizacja przepływów danych (batch i real-time).
• Wdrażanie mechanizmów walidacji danych, detekcji anomalii oraz automatycznego monitoringu.
• Automatyzacja procesów i zapewnienie płynnego wdrażania dzięki CI/CD.
• Bliska współpraca z architektami, zespołami AI oraz stroną biznesową.
• Zapewnienie zgodności z zasadami bezpieczeństwa, governance i regulacjami.
• Tworzenie i utrzymywanie wysokiej jakości dokumentacji technicznej.

Wymagania:

• Bardzo dobra znajomość Python i SQL.
• Doświadczenie w pracy z Azure (Data Factory, ADLS, Azure SQL, Synapse).
• Biegłość w Databricks (główne narzędzie) i Apache Spark.
• Umiejętność projektowania skalowalnych platform danych na poziomie enterprise.
• Doświadczenie z przetwarzaniem danych w czasie rzeczywistym (Azure Stream Analytics, Event Hubs).
• Wiedza z zakresu DevOps, CI/CD, Terraform, Docker, Kubernetes/AKS.
• Znajomość zasad Data Governance, bezpieczeństwa danych i zgodności z regulacjami.
• Doświadczenie w prowadzeniu zespołów technicznych i mentoringu.
• Bardzo dobre umiejętności komunikacyjne i dokumentacyjne.
• Angielski na poziomie min. B2 (w mowie i piśmie).

Technologie i narzędzia:

• Platformy danych: Databricks, Apache Spark, Delta Lake
• Chmura i usługi danych: Azure Data Factory, ADLS, Azure SQL, Synapse, Azure DevOps
• Real-time streaming: Azure Stream Analytics, Azure Event Hubs
• Automatyzacja i rozwój: Python, SQL, GitHub, Terraform, Docker, Kubernetes/AKS