Semantic Data Engineer

Tryb pracy: Praca zdalna / hybrydowa Forma współpracy: B2B Długość współpracy: 6–12 miesięcy+ Poszukujemy Semantic Data Engineera, który dołączy do międzynarodowego projektu realizowanego dla globalnej firmy z branży farmaceutycznej. Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za integrację danych pochodzących z instrumentów laboratoryjnych. Główne zadania: Budowanie i rozwijanie procesów ETL służących integracji danych z urządzeń laboratoryjnych Tworzenie i optymalizacja zapytań do baz danych wspierających analizę danych laboratoryjnych Dostosowywanie rozwiązań do zmian w standardach oraz środowisku DevOps i chmurze klienta Tworzenie i rozwój rozszerzeń modeli danych w oparciu o JSON Schema Współpraca z zespołami Data Engineering, DevOps oraz ekspertami biznesowymi Zapewnienie wysokiej jakości, spójności i dostępności danych Wspieranie rozwoju nowoczesnych rozwiązań do przetwarzania i wymiany danych naukowych Wymagania: Doświadczenie w obszarze Data Engineering Bardzo dobra znajomość SQL oraz procesów ETL Doświadczenie w pracy z bazami NoSQL (np. dokumentowymi lub grafowymi) Praktyczna znajomość Python Doświadczenie w pracy zgodnie z praktykami DevSecOps Znajomość Continuous Integration (CI) oraz Continuous Delivery (CD) Doświadczenie z systemami kontroli wersji (Git) Znajomość Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation lub podobne rozwiązania) Doświadczenie w pracy z kontenerami (Docker) Umiejętność pracy w międzynarodowym środowisku Język angielski na poziomie umożliwiającym swobodną komunikację zawodową Mile widziane: Znajomość technologii Semantic Web (RDF, SPARQL) Doświadczenie z Amazon Web Services, szczególnie usługami serverless (Lambda, Glue, Step Functions) Znajomość narzędzi Atlassian (Jira, Confluence) Doświadczenie w projektach związanych z zarządzaniem danymi naukowymi, laboratoryjnymi lub farmaceutycznymi Oferujemy: Udział w międzynarodowym projekcie dla globalnej organizacji z sektora farmaceutycznego Możliwość pracy przy nowoczesnych rozwiązaniach Data Engineering i Semantic Data Współpracę z ekspertami z obszaru nauki, danych i nowych technologii Elastyczny model pracy