Data Engineer Azure

Wspólnie z naszym Partnerem, międzynarodową instytucją finansującą globalnych producentów maszyn budowlanych i samochodowych, poszukujemy osoby na stanowisko Data Engineer (Azure). Projekt dotyczy budowy i rozwoju globalnej platformy danych klasy enterprise (Global Data Mart), wspierającej raportowanie, analitykę oraz procesy finansowe dla regionów i jednostek biznesowych na całym świecie.

✨ OFERUJEMY:

• 🤖 Nowoczesny proces rekrutacji z AI Rekruterem (AIR) - podczas aplikacji możesz odbyć rozmowę z wirtualnym rekruterem 24/7, bez czekania na telefon, z natychmiastowym feedbackiem i możliwością powtórzenia rozmowy (liczy się ostatnia wersja). Finalną decyzję zawsze podejmuje Rekruter Connectis.
• Uczestnictwo w spotkaniach integracyjnych oraz meetupach technologicznych, umożliwiających dzielenie się wiedzą i doświadczeniem.
• Wsparcie dedykowanej osoby kontaktowej Connectis, która zawsze jest dostępna, by pomóc Ci w sprawach związanych z projektem.
• Rozwój kariery i długofalową współpracę w firmie o ugruntowanej pozycji na rynku.
• 5000 PLN za polecenie znajomych do naszych projektów.
• Dostęp do najnowszych technologii i narzędzi pracy.
• Szybki i zdalny proces.
Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia. Pragniemy poinformować, że skontaktujemy się z wybranymi osobami.

• Minimum 6-letnie doświadczenie komercyjne na stanowisku Data Engineer lub pokrewne.
• Praktyczne doświadczenie w projektowaniu, budowie i utrzymaniu procesów ETL/ELT oraz data pipelines w środowisku Azure.
• Umiejętność analizowania wymagań biznesowych oraz tworzenia i utrzymywania dokumentacji technicznej (BRD, SRD, DDL).
• Doświadczenie w pracy z architekturą Data Lake / Lakehouse, w tym projektowaniem warstw Staging, Core i Curated.
• Zaawansowana znajomość SQL (T-SQL) oraz doświadczenie w optymalizacji zapytań i modelowaniu danych.
• Bardzo dobra znajomość Azure Databricks, Azure Data Factory oraz usług ekosystemu Azure Data Platform.
• Doświadczenie w pracy z Azure Data Lake Storage (ADLS) oraz rozwiązaniami opartymi o Lakehouse.
• Bardzo dobra znajomość PySpark oraz Python w kontekście przetwarzania i transformacji danych.
• Otwartość na pracę w trybie hybrydowym z biura we Wrocławiu (3 dni zdalnie, 2 dni z biura).
• Biegła znajomość języka angielskiego C1.