Senior Data Engineer

Dołącz do naszego zespołu jako starszy inżynier danych w Provectus

Przegląd firmy: W Provectus z niecierpliwością oferujemy wyjątkową możliwość dla utalentowanego i doświadczonego starszego inżyniera danych, aby stał się częścią naszego innowacyjnego i dynamicznego zespołu. Specjalizując się w takich obszarach jak Dane, Machine Learning, DevOps, Rozwój Aplikacji i Kontrola Jakości, Provectus jest zaangażowany w przesuwanie granic technologii i innowacji.

Opis stanowiska: Jako starszy inżynier danych w Provectus będziesz grał kluczową rolę w radzeniu sobie z różnymi wyzwaniami technicznymi, współpracując z naszym multidyscyplinarnym zespołem inżynierów danych, inżynierów uczenia maszynowego i programistów aplikacji. To stanowisko oferuje szansę na wkład w ekscytujące projekty open source takie jak ODD i UI for Kafka, rozwijanie wewnętrznych rozwiązań oraz udział w przełomowych działaniach badawczo-rozwojowych. Zanurz się w środowisku, które sprzyja rozwojowi zawodowemu i pozwala wykorzystać Twoje doświadczenie, aby wywrzeć znaczący wpływ.

Kluczowe obowiązki:

• Ścisła współpraca z klientami w celu zrozumienia ich środowisk IT, wymagań biznesowych i celów transformacji cyfrowej.
• Zbieranie, zarządzanie i analiza dużych i zróżnicowanych zestawów danych.
• Współpraca z Data Scientists i inżynierami ML w celu opracowania solidnych przepływów danych dla produktów danych.
• Zaprojektowanie i wdrożenie skutecznych modeli danych integrujących różne źródła danych w organizacji.
• Tworzenie, utrzymanie i optymalizacja przepływów pracy ETL.
• Projektowanie, testowanie i ciągłe ulepszanie rozwiązań opartych na danych.

Wymagania:

• 5+ lat doświadczenia w inżynierii danych.
• Znajomość wielu rozwiązań Cloud (preferowane AWS; GCP i Azure wartościowe).
• Znajomość Platform Danych Cloud takich jak Snowflake i Databricks.
• Umiejętności w technologiach Infrastruktury jako Kod (IaC), w tym Terraform lub AWS CloudFormation.
• Zdolność zarządzania przepływami danych w czasie rzeczywistym i wsadowych z użyciem narzędzi takich jak Airflow, Kafka i Spark.
• Doświadczenie z językami programowania niezbędnymi dla inżynierii danych, takimi jak Python i SQL.
• Zdolność do budowania skalowalnych API i aplikacji wykorzystujących generatywną sztuczną inteligencję.
• Głębokie zrozumienie Zarządzania Danymi obejmującego Jakość, Bezpieczeństwo i Optymalizację Kosztów.
• Zaawansowana lub płynna znajomość języka angielskiego.
• Silne zdolności rozwiązywania problemów i talent do współpracy w szybkim tempie.

Co warto mieć:

• Certyfikaty AWS, GCP, Azure lub Databricks.
• Doświadczenie z narzędziami BI takimi jak Power BI, QuickSight czy Tableau