Architekt Danych

REKRUTACJA JEST OTWARTA!

Integrant poszukuje "Architekta Danych", którego zadaniem będzie tworzenie rozwiązań do pobierania, przechowywania, przetwarzania, transformowania, ulepszania i prezentowania danych do celów analitycznych. Obowiązki obejmują, ale nie ograniczają się do pozyskiwania wymagań, dobierania i dostosowywania architektury analitycznej do wymagań klienta, projektowania i budowy potoków danych, konstruowania strategii danych oraz mentorowania klientów i wewnętrznych zespołów w zakresie najnowszych architektur (magazyny danych, jeziora danych, domy danych, tkaniny danych, siatki danych, itp.) i metodologii (DataOps, MLOps, etc.).

Wymagania

• 10+ lat doświadczenia w inżynierii danych.
• Licencjat z informatyki, inżynierii komputerowej lub innego kierunku ilościowego. Preferowane są studia podyplomowe.
• Umiejętność angażowania interesariuszy na różnych szczeblach organizacji, rozumienie aktualnych wyzwań analitycznych i zbieranie wymagań.
• Głębokie zrozumienie ewolucji architektur analitycznych od baz danych raportujących do magazynów danych, jezior danych, domów danych, tkanin danych, siatek danych, etc. Architekt danych powinien być również w stanie technicznie usprawiedliwić, w jaki sposób sugerowana architektura zaspokoi potencjalne potrzeby analityczne klienta.
• Szerokie doświadczenie z Microsoft SQL Server.
• Doświadczenie z ustawianiem rozwiązań OLAP na MS SQL Server za pomocą SSAS, MDX i DAX.
• Doświadczenie z optymalizacją wydajności zapytań i konfiguracją wysokiej dostępności.
• Głębokie zrozumienie modelowania wymiarowego.
• Doświadczenie z Microsoft Azure Synapse Analytics.
• Doświadczenie z ustawianiem architektur analitycznych na AWS. Obejmuje to znajomość S3, Lake Formation, Glue, Redshift, Kinesis, Athena, itd.
• Doświadczenie z narzędziami do konsumpcji BI takimi jak Power BI, SSRS, oraz AWS Quicksight.
• Doświadczenie z Snowflake będzie dodatkowym atutem.
• Znajomość ekosystemu narzędzi Hadoop.
• Doświadczenie z Pythonem.
• Doświadczenie z Dockerem i Kubernetesem.
• Znajomość open-source’owych frameworków do uczenia maszynowego (takich jak Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, itp.) będzie dodatkowym atutem.
• Znajomość obciążeń pracy związanych z nauką danych będzie dodatkowym atutem.
• Znajomość DataOps.

Korzyści

• Wynagrodzenie wypłacane w USD
• Możliwość awansu co pół roku
• Wsparcie i przyjazne środowisko pracy
• Ubezpieczenie zdrowotne klasy premium [pracownik + rodzina]
• Kursy doskonalenia języka angielskiego
• Bezodsetkowe pożyczki spłacane przez 2,5 roku
• Kursy rozwoju technicznego
• Program planowanego nadgodzin (POP)
• Program polecający zatrudnienie
• Premium lokalizacja w Maadi
• Ubezpieczenie społeczne