Data Architecture and Analytics (m/k)

Cel Projektowanie modelu danych oraz kierunku rozwoju Data Lakehouse wspierającego inicjatywy analityczne organizacji. Zakres odpowiedzialności 1. Architektura danych Data Lakehouse definiowanie docelowej architektury danych DLH, projektowanie warstw danych i sposobu ich wykorzystania, przygotowanie standardów modelowania danych, zarządzanie zgodnością architektury danych z potrzebami biznesowymi. 2. Rozwój obszaru analitycznego DLH projektowanie nowych domen danych i obszarów biznesowych, wsparcie rozwoju rozwiązań analitycznych, definiowanie standardów udostępniania danych dla raportowania i analiz, rozwój architektury wspierającej self-service analytics. 3. Katalog Danych – warstwa merytoryczna definiowanie modelu metadanych, określanie standardów klasyfikacji danych, przygotowanie zasad opisu, wyszukiwania i zarządzania zasobami danych, współpraca przy wdrożeniu katalogu danych. 4. Zarządzanie jakością i ładem danych definiowanie standardów Data Governance, projektowanie procesów kontroli jakości danych, rekomendacje dotyczące monitorowania jakości danych, wsparcie obszaru zarządzania metadanymi. 5. Architektura przepływów danych projektowanie logicznych przepływów danych pomiędzy źródłami i DLH, modelowanie procesów integracyjnych, definiowanie standardów wymiany danych, wsparcie projektów wdrażających nowe domeny biznesowe. Oczekiwane rezultaty modele danych i dokumentacja analityczna, standardy Data Governance, architektura metadanych, roadmapy rozwoju analityki, wytyczne dla zespołów projektowych i deweloperskich. Od kandydatów oczekujemy: Pełnienia roli lidera technicznego rozwiązania Budowa i utrzymanie architektury Platformy Data Lakehouse Planowanie zadań dla zespołu Data Engineers Nadzór nad wykonywaniem zadań technicznych, code review, wsparcie wdrożenia do zespołu Dobór technologii i rozwiązywanie problemów technicznych Współpraca z inżynierami infrastruktury w budowie i utrzymaniu infrastruktury dla platformy Specyfikowanie komponentów rozwiązania (np. źródła danych, transformacje, repozytoria) Zapewnienie mechanizmów monitorowania i testowania platformy Znajomość technologii: Apache Iceberg, Apache Spark, DBT Terraform, Airflow, Docker, Kubernetes Narzędzia monitorujące CI/CD Python doświadczenie: min. 10 lat pracy, w tym min. 3 lata na adekwatnym stanowisku wykształcenie: wyższe znajomość języka angielskiego na poziomie komunikatywnym chęci rozwoju osobistego Mile widziane doświadczenie w branży elektroenergetycznej doświadczenie w rozwiązaniach typu Data Lakehouse np. Dremio Z naszej strony zapewniamy: Udział w projektach greenfield mających strategiczny wpływ na sektor energetyczny w Polsce i w Europie Pracę w przyjaznej atmosferze i wsparcie zespołu nastawionego na dzielenie się wiedzą oraz doświadczeniami Program onboardingowy pozwalający na szybką i przyjazną adaptacje do pracy