Senior Data Engineer

W WorkWave, liderze innowacyjnych rozwiązań technologicznych, obecnie poszukujemy doświadczonego Starszego Inżyniera Danych, który wzmocni nasz dedykowany zespół AI. Ta rola oferuje możliwość współpracy z czołowymi profesjonalistami, takimi jak Architekt Sztucznej Inteligencji i Starszy Dyrektor Strategii Sztucznej Inteligencji, skupiając się na budowaniu i optymalizacji infrastruktury danych, która napędza nasze inicjatywy związane z AI i uczeniem maszynowym (ML).

Projektowanie i wdrażanie potoków danych: Konstruowanie i utrzymanie wydajnych potoków danych oraz procesów ETL, zapewniając skuteczne pobieranie, czyszczenie, transformowanie i ładowanie danych z różnorodnych źródeł przy jednoczesnym zachowaniu bezpieczeństwa i wysokiej dostępności.

Rozwój infrastruktury danych: Odpowiedzialność za projektowanie, wdrażanie i zarządzanie zaawansowaną infrastrukturą danych, taką jak jeziora danych, magazyny danych i bazy danych, aby wspierać analizę danych i przepływy pracy AI/ML.

Współpraca z zespołami AI/ML: Ścisła współpraca z naukowcami zajmującymi się danymi, analitykami danych i Architektem AI, aby zrozumieć wymagania dotyczące danych i opracować modele danych dla złożonych przypadków użycia AI/ML.

Zarządzanie jakością danych: Ustanowienie ram jakości danych, aby zapewnić dokładność, spójność i wiarygodność danych w całej organizacji.

Ewaluacja technologii i integracja: Ocena i wdrażanie nowych technologii w celu rozwoju naszej infrastruktury danych, zapewniając, że są one zgodne z naszymi strategiami i przyszłymi potrzebami.

Zarządzanie danymi i bezpieczeństwo: Współpraca z zespołami bezpieczeństwa w celu opracowania polityk i praktyk zarządzania, utrzymując rygorystyczne standardy bezpieczeństwa i prywatności danych.

Dostrajanie wydajności i optymalizacja: Nieustanne zwiększanie wydajności przetwarzania danych poprzez identyfikację i rozwiązywanie wąskich gardeł oraz optymalizację efektywności potoków danych.

Dokumentacja i najlepsze praktyki: Tworzenie kompleksowej dokumentacji i przestrzeganie najlepszych praktyk w inżynierii danych i architekturze.

Wykształcenie: Licencjat w dziedzinie informatyki, inżynierii lub pokrewnego kierunku technicznego.

Doświadczenie zawodowe: Co najmniej 2 lata doświadczenia w inżynierii danych, z udowodnioną wiedzą specjalistyczną w zakresie rozwijania i optymalizacji potoków danych oraz zarządzania infrastrukturą danych dla projektów AI/ML.

Umiejętności techniczne: Biegłość w programowaniu w Pythonie lub Javie, praktyczne doświadczenie z technologiami i narzędziami big data, takimi jak Apache Airflow, Apache NiFi oraz obszerna znajomość SQL i system