Data Engineer Azure

Mile widziane:

• Doświadczenie w projektowaniu i utrzymaniu rozwiązań CI/CD. 
• Znajomość modelowania danych w oparciu o Data Vault 2.0. 
• Znajomość Terraform, Docker oraz Kubernetes. 
• Doświadczenie z DBT (Data Build Tool). 

Wspólnie z naszym Partnerem, międzynarodową organizacją z branży ubezpieczeniowej realizującą strategiczne inicjatywy transformacji danych w wielu krajach, poszukujemy doświadczonego/ej specjalisty/ki do realizacji projektów jako Data Engineer.

Projekt obejmuje budowę i rozwój platformy DataHub opartej o architekturę medalionową (Bronze/Silver/Gold) oraz model Data Vault 2.0, wspierającej integrację i przetwarzanie danych na potrzeby wielu obszarów biznesowych.

✨ OFERUJEMY:

• Nowy sposób na aplikowanie z AI Rekruterem (AIR) – w trakcie procesu możesz porozmawiać z wirtualnym rekruterem 24/7, bez czekania na telefon. Finalną decyzję zawsze podejmuje Opiekun Projektu.
• 🌍 Gotowość do spotkań koordynacyjnych w Warszawie (centrum miasta) – częstotliwość i termin do uzgodnienia; miejsce i czas świadczenia usług do uzgodnienia.
• Realizacja usług w ramach strategicznego programu budowy platform danych dla międzynarodowej organizacji z branży ubezpieczeniowej.
• Współpraca realizowana w modelu projektowym, z rozliczeniem opartym na etapach i protokołach odbioru poszczególnych deliverables.
• Uczestnictwo w wydarzeniach branżowych oraz meetupach technologicznych, umożliwiających dzielenie się wiedzą i doświadczeniem.
• Wsparcie po stronie Connectis w sprawach administracyjnych i rozliczeniowych związanych ze współpracą.
• Realizacja usług na rzecz Partnera w obszarze Data Engineering, Data Platform oraz DevOps.
• 5 000 PLN za polecenie znajomych do naszych projektów.
• Elastyczna forma współpracy B2B.
• Szybki i zdalny proces.
  
  Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia. Pragniemy poinformować, że skontaktujemy się z wybranymi osobami.

,[Dostarczanie rekomendacji dotyczących optymalizacji wydajności, przechowywania oraz przetwarzania danych, na podstawie ustaleń z interesariuszami projektu. , Projektowanie i wdrażanie skalowalnych Data Hubów w środowisku Azure oraz Azure Databricks, zapewniających efektywną integrację danych z wielu źródeł. , Zaprojektowane i wdrożone modele danych zgodne z architekturą Data Vault 2.0, umożliwiające dalszy rozwój i standaryzację platformy danych. , Rozwiązania do walidacji danych, wykrywania anomalii i monitorowania jakości danych, dostarczone wraz z mechanizmami raportowania. , Dokumentacja modeli danych, potoków przetwarzania oraz decyzji architektonicznych, przygotowana zgodnie ze standardami projektu. , Opracowane i utrzymane procesy przetwarzania danych wspierające analitykę oraz raportowanie w czasie rzeczywistym. , Tworzenie oraz optymalizacja potoków ETL/ELT w Spark i PySpark. ] Requirements: Azure Databricks, ETL, PySpark, Microsoft Azure, Python, SQL, Azure, Terraform, Docker, Kubernetes Additionally: Sport subscription, Private healthcare, International projects.