Azure Data Engineer with Databricks

• Doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań w chmurze Azure,


• Praktyczne doświadczenie we wdrażaniu rozwiązań z obszaru data lake oraz pipelines (Databricks, Azure Data Factory),


• Znajomość zaawansowanych funkcji Databricks, takich jak Unity Catalog, MLflow oraz Jobs & Pipelines,


• Doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań w chmurze Azure,


• Biegła znajomość SQL, PySpark, modelowania danych (3NF, star/snowflake schemas) oraz wzorców ELT/ETL,


• Doświadczenie w pracy z językiem Python lub innymi językami skryptowymi do transformacji, orkiestracji i automatyzacji danych,


• Rozumienie zasad architektury danych w chmurze, w tym koncepcji Lakehouse, Medallion architecture, integracji API i architektury sterowanej zdarzeniami,


• Doświadczenie w zakresie CI/CD i praktyk DevOps dla procesów danych (Git, Azure DevOps) oraz integracji z Power BI,


• Bardzo dobre umiejętności komunikacyjne i doświadczenie w pracy z klientami oraz interesariuszami,


• Umiejętność efektywnej współpracy w zespołach interdyscyplinarnych,


• Biegła znajomość języka angielskiego.

Mile widziane:

• Znajomość chmur AWS lub GCP.

Miejsce pracy: 100% zdalnie

Start: ASAP (max. 30 dni wypowiedzenia)

Współpraca: B2B z ITFS

Wynagrodzenie: do 170 zł/h + VAT (bez płatnych urlopów)

ID: P3639 ,[Tworzenie i wdrażanie skalowalnych rozwiązań przetwarzania danych w chmurze Azure,, Projektowanie, budowanie i utrzymanie pipelines integrujących dane z różnych źródeł, w tym baz danych, API oraz platform streamingowych,, Współpraca z zespołami Data Engineer, Data Scientist oraz architektów chmurowych przy dostarczaniu rozwiązań end-to-end,, Udział w kluczowych etapach rozwoju projektu we współpracy z analitykami biznesowymi, architektami danych oraz Product Ownerami,, Tworzenie dokumentacji technicznej oraz dbanie o optymalizację wydajnościową i kosztową projektowanych rozwiązań.] Requirements: Azure, Data Lake, Databricks, Azure Data Factory, SQL, PySpark, ETL, Python, API, Git, Azure DevOps, Power BI, AWS, GCP