Data Engineer

Kompetencje wymagane do realizacji usług:

• Min. 5 lat doświadczenia w obszarze Data Engineering, w tym min. 2 lata pracy z Google Cloud Platform.
• Doświadczenie w budowie i rozwoju hurtowni danych lub platform Data Lakehouse na dużą skalę.
• Bardzo dobra znajomość SQL, Python oraz PySpark.
• Praktyczne doświadczenie z BigQuery, dbt oraz Apache Airflow.
• Znajomość procesów CI/CD (GitHub Actions) oraz pracy z Git.
• Umiejętność projektowania rozwiązań end-to-end i podejmowania decyzji architektonicznych.
• Doświadczenie we współpracy z zespołami analitycznymi, biznesowymi i technologicznymi.
• Dobra znajomość usług GCP, takich jak IAM, Cloud Storage, Secret Manager i Monitoring.

Mile widziane:

• Terraform i podejście Infrastructure as Code.
• Data Governance (Dataplex, Data Catalog, Data Lineage, DLP).
• Docker, FinOps oraz architektura Medallion/Data Mesh.
• Doświadczenie w sektorze finansowym lub bankowym.
• Certyfikaty Google Cloud (Professional Data Engineer lub Professional Cloud Architect).

Cześć! Poznaj możliwości współpracy ze Scalo!

W Scalo zajmujemy się dostarczaniem projektów software'owych i wspieraniem naszych partnerów w rozwijaniu ich biznesu. Tworzymy oprogramowanie, które umożliwia ludziom dokonywanie zmian, działanie w szybszym tempie oraz osiąganie lepszych rezultatów. Wykorzystujemy szerokie spektrum usług IT, aby wspierać naszych klientów w realizacji ich celów biznesowych.

Obszary naszej działalności obejmują m.in.:

• doradztwo technologiczne,
• tworzenie oprogramowania,
• systemy wbudowane,
• rozwiązania chmurowe,
• zarządzanie danymi,
• dedykowane zespoły projektowe.

Co oferujemy w ramach współpracy?

• możliwość świadczenia usług w różnorodnych projektach z obszaru Software, Embedded, Data i Cloud Services, 
• zaangażowanie w dodatkowe inicjatywy presealsowe oraz eksperckie , 
• dostęp do opieki medycznej, karty sportowej oraz platformy kafeteryjnej zgodnie z obowiązującymi zasadami współpracy.

,[Projektowanie, budowa i utrzymanie nowoczesnych pipeline'ów danych z wykorzystaniem dbt oraz Apache Airflow., Rozwój rozwiązań przetwarzania danych w Pythonie i PySpark., Projektowanie oraz rozwój warstw Gold i Platinum platformy Data Lakehouse w oparciu o architekturę Medallion., Optymalizacja wydajności oraz kosztów środowiska BigQuery, w tym partycjonowanie, klastrowanie i działania FinOps., Budowa i utrzymanie procesów CI/CD z wykorzystaniem GitHub Actions., Zarządzanie infrastrukturą jako kodem (Terraform) oraz automatyzacja wdrożeń., Implementacja i rozwój modelu bezpieczeństwa danych, obejmującego m.in. IAM, RBAC/ABAC, Policy Tags oraz DLP., Współtworzenie standardów Data Governance, zarządzania metadanymi oraz data lineage., Udział w code review oraz rozwijaniu standardów technicznych zespołu., Wsparcie i konsultacje techniczne dla zespołów domenowych pracujących w modelu hub & spoke., Promowanie najlepszych praktyk z zakresu inżynierii danych i architektury rozwiązań na platformie GCP., Model świadczenia usług: hybrydowy obejmujący 8 dni w miesiącu z biura w Warszawie , Budżet: do 150 zł netto + VAT/H/B2B] Requirements: Data engineering, Google cloud platform, Google Cloud Platform, SQL, Python, PySpark, BigQuery, dbt, Apache Airflow, GitHub Actions, GCP, IAM, Cloud, Storage, Terraform, Infrastructure as Code, DLP, Docker, Google cloud Additionally: Sport subscription, Training budget, Private healthcare, International projects.