Senior Data Engineer (Snowflake)
⚲ Warszawa
175–185 zł netto (+ VAT) / godz.
Wymagania
- Snowflake
- dbt
- Airflow
- CI/CD
- GitHub Copilot
Opis stanowiska
Nasze wymagania:
Doświadczenie w obszarze Data Engineering oraz Data Warehousing przy budowie rozwiązań na dużą skalę.
Umiejętność projektowania nowoczesnych rozwiązań Data Warehouse z naciskiem na prostotę, jakość i łatwość utrzymania.
Praktyczne doświadczenie w pracy z Snowflake, dbt oraz Airflow.
Doświadczenie w samodzielnym prowadzeniu rozwiązań od etapu analizy wymagań biznesowych do wdrożenia produkcyjnego.
Umiejętność przekładania potrzeb biznesowych na trwałe i skalowalne rozwiązania danych.
Doświadczenie w pracy z CI/CD, orkiestracją pipeline'ów oraz nowoczesnymi praktykami Data Engineering.
Umiejętność samodzielnego analizowania wymagań biznesowych oraz aktywnego pozyskiwania informacji niezbędnych do realizacji projektu.
Gotowość do przejmowania odpowiedzialności za rozwiązania na każdym etapie ich cyklu życia.
Bardzo dobra znajomość zasad projektowania nowoczesnych hurtowni danych.
Nastawienie na wysoką jakość, standaryzację oraz długoterminową utrzymywalność rozwiązań.
Otwartość na wykorzystywanie nowoczesnych narzędzi, w tym rozwiązań opartych o AI, wspierających proces wytwarzania oprogramowania.
O projekcie:
Dla naszego Klienta z branży bankowej poszukujemy Senior Data Engineera do zespołu Corporate Credit.
Szukamy osoby, która chce przejąć odpowiedzialność za projektowanie i budowę rozwiązań danych end-to-end – od zrozumienia wymagań biznesowych po dostarczanie gotowych rozwiązań produkcyjnych.
Dołączysz do zespołu Limit Management Technology Team, który odpowiada za budowę i utrzymanie rozwiązań wspierających procesy podejmowania decyzji kredytowych dla klientów korporacyjnych.
Zespół rozwija systemy umożliwiające:
przeprowadzanie kontroli limitów w czasie rzeczywistym oraz monitorowanie ekspozycji zgodnie z wymogami regulacyjnymi, integrację źródeł danych o ekspozycji z systemami wspierającymi decyzje kredytowe, dostarczanie usług danych wspierających monitorowanie ryzyka i raportowanie.
Stanowisko daje możliwość współtworzenia nowego zespołu Data Engineering oraz udziału w modernizacji istniejących rozwiązań i budowie nowoczesnej platformy danych.
Zakres obowiązków:
Współtworzenie nowego zespołu Data Engineering poprzez przekładanie problemów biznesowych na rozwiązania danych.
Projektowanie i budowa modeli danych oraz pipeline'ów danych.
Prowadzenie inicjatyw modernizacyjnych – od analizy wymagań po wdrożenie produkcyjne.
Wspieranie transformacji rozproszonych lokalnych rozwiązań w spójną i zunifikowaną platformę.
Budowanie relacji z biznesem oraz interesariuszami poprzez skuteczną komunikację i zapewnianie zgodności rozwiązań z wymaganiami.
Dbanie o wysoką jakość dostarczanych rozwiązań, ich niezawodność oraz łatwość utrzymania.
Promowanie nowoczesnych praktyk inżynierskich, takich jak TDD, wzorce projektowe oraz Clean Architecture.
Wspieranie wykorzystania narzędzi AI w procesie wytwarzania oprogramowania, m.in. GitHub Copilot oraz wewnętrznych rozwiązań AI.
Oferujemy:
Praca hybrydowa (25% remote / 75% office) biuro w Warszawie lub Gdańsku
Możliwość współtworzenia nowego zespołu Data Engineering.
Udział w strategicznym projekcie realizowanym dla sektora bankowego.
Pracę nad modernizacją i rozwojem kluczowych rozwiązań wspierających procesy kredytowe.
Możliwość pracy z nowoczesnymi technologiami i narzędziami AI wspierającymi rozwój oprogramowania.
Współpracę z zespołem ekspertów w międzynarodowym środowisku.
Doświadczenie w obszarze Data Engineering oraz Data Warehousing przy budowie rozwiązań na dużą skalę.
Umiejętność projektowania nowoczesnych rozwiązań Data Warehouse z naciskiem na prostotę, jakość i łatwość utrzymania.
Praktyczne doświadczenie w pracy z Snowflake, dbt oraz Airflow.
Doświadczenie w samodzielnym prowadzeniu rozwiązań od etapu analizy wymagań biznesowych do wdrożenia produkcyjnego.
Umiejętność przekładania potrzeb biznesowych na trwałe i skalowalne rozwiązania danych.
Doświadczenie w pracy z CI/CD, orkiestracją pipeline'ów oraz nowoczesnymi praktykami Data Engineering.
Umiejętność samodzielnego analizowania wymagań biznesowych oraz aktywnego pozyskiwania informacji niezbędnych do realizacji projektu.
Gotowość do przejmowania odpowiedzialności za rozwiązania na każdym etapie ich cyklu życia.
Bardzo dobra znajomość zasad projektowania nowoczesnych hurtowni danych.
Nastawienie na wysoką jakość, standaryzację oraz długoterminową utrzymywalność rozwiązań.
Otwartość na wykorzystywanie nowoczesnych narzędzi, w tym rozwiązań opartych o AI, wspierających proces wytwarzania oprogramowania.
O projekcie:
Dla naszego Klienta z branży bankowej poszukujemy Senior Data Engineera do zespołu Corporate Credit.
Szukamy osoby, która chce przejąć odpowiedzialność za projektowanie i budowę rozwiązań danych end-to-end – od zrozumienia wymagań biznesowych po dostarczanie gotowych rozwiązań produkcyjnych.
Dołączysz do zespołu Limit Management Technology Team, który odpowiada za budowę i utrzymanie rozwiązań wspierających procesy podejmowania decyzji kredytowych dla klientów korporacyjnych.
Zespół rozwija systemy umożliwiające:
przeprowadzanie kontroli limitów w czasie rzeczywistym oraz monitorowanie ekspozycji zgodnie z wymogami regulacyjnymi, integrację źródeł danych o ekspozycji z systemami wspierającymi decyzje kredytowe, dostarczanie usług danych wspierających monitorowanie ryzyka i raportowanie.
Stanowisko daje możliwość współtworzenia nowego zespołu Data Engineering oraz udziału w modernizacji istniejących rozwiązań i budowie nowoczesnej platformy danych.
Zakres obowiązków:
Współtworzenie nowego zespołu Data Engineering poprzez przekładanie problemów biznesowych na rozwiązania danych.
Projektowanie i budowa modeli danych oraz pipeline'ów danych.
Prowadzenie inicjatyw modernizacyjnych – od analizy wymagań po wdrożenie produkcyjne.
Wspieranie transformacji rozproszonych lokalnych rozwiązań w spójną i zunifikowaną platformę.
Budowanie relacji z biznesem oraz interesariuszami poprzez skuteczną komunikację i zapewnianie zgodności rozwiązań z wymaganiami.
Dbanie o wysoką jakość dostarczanych rozwiązań, ich niezawodność oraz łatwość utrzymania.
Promowanie nowoczesnych praktyk inżynierskich, takich jak TDD, wzorce projektowe oraz Clean Architecture.
Wspieranie wykorzystania narzędzi AI w procesie wytwarzania oprogramowania, m.in. GitHub Copilot oraz wewnętrznych rozwiązań AI.
Oferujemy:
Praca hybrydowa (25% remote / 75% office) biuro w Warszawie lub Gdańsku
Możliwość współtworzenia nowego zespołu Data Engineering.
Udział w strategicznym projekcie realizowanym dla sektora bankowego.
Pracę nad modernizacją i rozwojem kluczowych rozwiązań wspierających procesy kredytowe.
Możliwość pracy z nowoczesnymi technologiami i narzędziami AI wspierającymi rozwój oprogramowania.
Współpracę z zespołem ekspertów w międzynarodowym środowisku.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Doświadczenie w samodzielnym prowadzeniu rozwiązań od etapu analizy wymagań biznesowych do wdrożenia produkcyjnego.
Oczekuje się, że będziesz samodzielnie zarządzać całym cyklem życia projektu, od pomysłu do produkcji, bez wsparcia dedykowanego project managera lub analityka biznesowego.
🔴
Umiejętność projektowania nowoczesnych rozwiązań Data Warehouse z naciskiem na prostotę, jakość i łatwość utrzymania.
Może oznaczać, że obecne rozwiązania są skomplikowane i trudne w utrzymaniu, a Ty masz je naprawić.
🔴
Gotowość do przejmowania odpowiedzialności za rozwiązania na każdym etapie ich cyklu życia.
Będziesz odpowiedzialny nie tylko za budowę, ale także za utrzymanie, rozwój i potencjalne naprawy istniejących rozwiązań.
🔴
Umiejętność samodzielnego analizowania wymagań biznesowych oraz aktywnego pozyskiwania informacji niezbędnych do realizacji projektu.
Nie licz na szczegółowe specyfikacje; będziesz musiał sam dociekać i dopytywać, aby zrozumieć, czego potrzebuje biznes.
🟡
Otwartość na wykorzystywanie nowoczesnych narzędzi, w tym rozwiązań opartych o AI, wspierających proces wytwarzania oprogramowania.
Może to być zarówno realna chęć innowacji, jak i próba przyciągnięcia kandydatów obietnicą pracy z nowymi technologiami, które niekoniecznie są jeszcze wdrożone.