Senior Data Engineer / Spark Developer

• Minimum 4 lata doświadczenia komercyjnego w pracy z Apache Spark.
• Bardzo dobra znajomość PySpark, Spark SQL, DataFrame API oraz Structured Streaming.
• Doświadczenie w integracji Apache Spark z MongoDB przy wykorzystaniu MongoDB Spark Connector.
• Praktyczna znajomość Apache Iceberg oraz zarządzania wersjonowanymi tabelami danych.
• Doświadczenie w budowie rozwiązań Data Lake lub Data Lakehouse.
• Dobra znajomość języka Python.
• Doświadczenie z Jenkins oraz budową pipeline'ów CI/CD.
• Znajomość narzędzi monitoringu i observability, w szczególności Prometheus oraz Grafana.
• Doświadczenie w pracy zgodnie z metodykami Agile (Scrum lub Kanban).
• Praktyczna znajomość Jira i Confluence.
• Gotowość do pracy z biura 1-2 dni w tygodniu (Wrocław)

Mile widziane

• Doświadczenie z Delta Lake lub Apache Hudi.
• Znajomość Kubernetes, Docker oraz Spark Operator.
• Doświadczenie w pracy z rozwiązaniami OpenTelemetry lub Dynatrace.
• Znajomość zagadnień Data Quality, Data Governance oraz Data Observability.
• Doświadczenie w środowiskach chmurowych (Azure, AWS, GCP).

O projekcie

Do zespołu Data Platform poszukujemy doświadczonego Spark / Data Lakehouse Developera, który będzie odpowiedzialny za projektowanie i rozwój rozwiązań do przetwarzania, synchronizacji oraz rekoncyliacji danych w środowisku Big Data. Osoba na tym stanowisku będzie współtworzyć nowoczesną architekturę Data Lakehouse opartą o Apache Spark, MongoDB oraz Apache Iceberg, dbając o jakość, wydajność i niezawodność procesów danych.

,[Projektowanie i implementacja procesów rekoncyliacji danych w Apache Spark (PySpark, Spark SQL)., Porównywanie danych pomiędzy warstwą ODS (MongoDB) a systemami źródłowymi oraz identyfikowanie rozbieżności., Tworzenie i rozwój reguł jakości danych, wykrywanie braków, duplikatów oraz anomalii., Budowa i utrzymanie warstw Data Lakehouse w modelu Raw / Bronze / Silver / Gold., Praca z Apache Iceberg i zarządzanie wersjonowanymi zbiorami danych., Optymalizacja wydajności procesów Spark oraz kosztów przetwarzania danych., Tworzenie i rozwijanie pipeline'ów CI/CD dla aplikacji Spark., Implementacja monitoringu, metryk i alertowania dla procesów danych., Automatyzacja wdrożeń z wykorzystaniem Docker, Kubernetes oraz Spark Operator., Analiza i rozwiązywanie problemów związanych z jakością, spójnością i dostępnością danych., Tworzenie dokumentacji technicznej, diagramów architektury oraz runbooków., Współpraca z Data Engineerami, DevOps Engineerami, Analitykami Biznesowymi i zespołami produktowymi., Udział w code review oraz mentoring mniej doświadczonych członków zespołu.] Requirements: Apache Spark, PySpark, Spark, SQL, API, MongoDB, Prometheus, Jenkins, Jira, Kubernetes, Docker, Azure, AWS, GCP