Data Engineer

• Tworzenie, utrzymanie i optymalizacja notebooków, zadań (jobs), workflowów oraz potoków danych w Databricks.
• Projektowanie skalowalnych rozwiązań danych wspierających analitykę, raportowanie oraz produkty danych.
• Współpraca z data scientistami, analitykami oraz interesariuszami biznesowymi w celu dostarczania wysokiej jakości zbiorów danych.
• Wdrażanie i rozwijanie praktyk związanych z jakością danych, monitoringiem, obserwowalnością (observability) oraz zarządzaniem danymi (data governance).
• Współtworzenie modeli danych, zarządzanie metadanymi oraz rozwój standardów platformy danych.
• Diagnozowanie problemów wydajnościowych oraz ciągłe zwiększanie efektywności i niezawodności potoków danych.
• Przekładanie projektów technicznych na zadania wdrożeniowe oraz prowadzenie przejrzystej dokumentacji.
• Wsparcie konfiguracji platformy, testów, wdrożeń oraz zapewniania gotowości operacyjnej rozwiązań.
• Współpraca międzyzespołowa w celu zapewnienia, że rozwiązania danych spełniają wymagania biznesowe i techniczne.
• Wykorzystywanie wiedzy z zakresu narzędzi raportowych i wizualizacyjnych, w tym Power BI, wszędzie tam, gdzie jest to potrzebne.

• Posiadasz wykształcenie w obszarze informatyki, inżynierii oprogramowania lub pokrewnej dziedzinie (lub równoważne doświadczenie praktyczne).
• Masz bogate doświadczenie w obszarze QA dla aplikacji webowych oraz testowania usług backendowych.
• Swobodnie testujesz API (REST/GraphQL) i korzystasz z narzędzi do debugowania.
• Rozumiesz, jak działają nowoczesne platformy e-commerce lub serwisy internetowe o dużym natężeniu ruchu.
• Posiadasz doświadczenie w pracy z relacyjnymi bazami danych oraz SQL.
• Potrafisz organizować i priorytetyzować zadania, aby dotrzymywać terminów w dynamicznym środowisku pracy.
• Komunikujesz się jasno i skutecznie współpracujesz zarówno z zespołami technicznymi, jak i nietechnicznymi.
• Masz nastawienie na ciągłe doskonalenie i aktywnie poszukujesz możliwości usprawniania procesów związanych z jakością.
• Jesteś otwarty(-a) na naukę nowych narzędzi, technologii i metod testowania.

Jesteśmy dumni z tego, że wszędzie tam, gdzie to możliwe, wspieramy elastyczny model pracy. Ufamy naszym pracownikom, że potrafią samodzielnie realizować swoje zadania, wiedzą, kiedy współpraca stacjonarna przynosi największą wartość, oraz są obecni wtedy, gdy ma to największe znaczenie dla zespołu i naszych użytkowników.

W przypadku tego stanowiska pracujemy w elastycznym modelu hybrydowym i ściśle współpracujemy z zespołami w Stanach Zjednoczonych. Może to wymagać pewnej elastyczności godzin pracy, aby zapewnić odpowiednie nakładanie się czasu pracy zespołów i skuteczną współpracę.