Senior Data Engineer (Python / Azure)

Oferujemy: Prywatną opiekę medyczną Dofinansowanie karty sportowej Stałe wsparcie konsultanta Program rekomendacji pracowników
Requirements:
Minimum 5 lat komercyjnego doświadczenia w data engineeringu Doświadczenie w zaprojektowaniu i zbudowaniu od podstaw hurtowni danych lub lakehouse Praktyczna znajomość modelowania wymiarowego, star schema oraz architektury medallion Umiejętność przełożenia taksonomii biznesowej na struktury danych i oceny jej kompletności oraz spójności Bardzo dobra znajomość Pythona w zastosowaniach produkcyjnych ETL/ELT oraz dobra znajomość SQL Doświadczenie w integracjach REST API: autoryzacja, paginacja, limity zapytań, ponawianie połączeń i parsowanie JSON/XML Praktyczna znajomość mechanizmów zapewniania jakości danych, obsługi schema drift i ponownego przetwarzania danych Doświadczenie z wybranymi usługami: Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory, Azure Functions, Azure SQL, Azure Databricks lub Microsoft Fabric Znajomość Git i procesów CI/CD w Azure DevOps lub GitHub Actions Doświadczenie w dokumentowaniu rozwiązań i przekazywaniu ich do utrzymania innemu zespołowi Angielski na poziomie minimum B2+ oraz samodzielność w bezpośredniej współpracy z klientem
Must have: Python, Azure, SQL, REST API
Nice to have: Terraform, Bicep
Daily tasks: - Zaprojektowanie od podstaw hurtowni danych lub lakehouse, z uwzględnieniem środowiska i wymagań klienta
– Zaprojektowanie i wdrożenie warstw bronze, silver i gold w architekturze medallion
– Opracowanie modelu wymiarowego: tabel faktów, wymiarów i relacji w schemacie gwiazdy
– Analiza taksonomii biznesowej klienta, ocena jej dojrzałości oraz identyfikacja obszarów wymagających doprecyzowania
– Przełożenie taksonomii na słownik danych, strukturę klasyfikacji i model danych
– Budowa produkcyjnych pipeline'ów ETL/ELT w Pythonie oraz integracji ze źródłami regulacyjnymi i parlamentarnymi
– Zaprojektowanie i wdrożenie mechanizmów walidacji, obsługi zmian schematów, logowania, obsługi błędów i ponownego przetwarzania danych
– Współpraca z klientem przy doprecyzowaniu wymagań i podejmowaniu decyzji technicznych
– Przygotowanie dokumentacji architektury, modelu danych i pipeline'ów oraz przekazanie rozwiązania zespołowi klienta