Data Engineer (Junior / Mid) @ Respect Energy Fuels Sp zo.o.

Cel stanowiska

Rola odpowiada za projektowanie, budowę i utrzymanie warstwy danych wspierającej aplikacje wewnętrzne, raportowanie oraz procesy operacyjne i analityczne spółki działającej w branży tradingu energetycznego i gazowego. Celem jest dostarczanie stabilnych, skalowalnych i dobrze udokumentowanych pipeline’ów danych zasilanych z różnorodnych zewnętrznych systemów i giełd energii.

Stanowisko łączy data engineering, automatyzację i współpracę między funkcyjna. Osoba na tej roli pracuje na styku baz danych, ETL/ELT, hurtowni danych, aplikacji biznesowych oraz zespołów Data Science, DevOps i developmentu.

Co oferujemy

· Realny wpływ na architekturę danych, rozwój hurtowni danych oraz standardy integracji i automatyzacji w spółce.

· Pracę na styku danych, aplikacji i biznesu, z dużą ekspozycją na rzeczywiste procesy operacyjne i analityczne organizacji.

· Bliską współpracę z zespołami Data Science, DevOps, developerami oraz użytkownikami biznesowymi przy projektach o wysokiej użyteczności.

· Szeroki zakres ownershipu: od projektu rozwiązania, przez development i wdrożenie, po utrzymanie i dalszą optymalizację.

· Środowisko, które oczekuje samodzielności, jakości technicznej, odpowiedzialności i inicjatywy w budowie nowoczesnej funkcji danych.

Wymagania

· Komercyjne doświadczenie na poziomie Mid w obszarze Data Engineering, ETL/ELT, integracji danych lub budowy hurtowni danych.

· Bardzo dobra znajomość SQL oraz praktyka w pracy z relacyjnymi bazami danych — przede wszystkim MySQL i/lub Microsoft SQL Server — obejmująca transformacje, optymalizację zapytań i zarządzanie schematami.

· Bardzo dobra znajomość Python w kontekście przetwarzania danych, integracji i automatyzacji, w tym praca z bibliotekami takimi jak pandas, SQLAlchemy, requests, openpyxl.

· Doświadczenie w budowie i utrzymaniu procesów ETL/ELT oraz orkiestracji workflowów w Apache Airflow (mile widziana znajomość TaskFlow API).

· Praktyczna znajomość zagadnień związanych z jakością danych, walidacją, monitoringiem i obsługą błędów.

· Doświadczenie w integracji danych z różnych typów źródeł: REST API, SFTP, pliki XML, pliki Excel — ze szczególnym uwzględnieniem środowisk, gdzie dane napływają z zewnętrznych systemów giełdowych lub ERP.

· Doświadczenie w pracy z hurtownią danych lub warstwami analitycznymi wykorzystywanymi przez raportowanie i aplikacje.

· Umiejętność współpracy z programistami, DevOps i użytkownikami biznesowymi przy przekładaniu wymagań na rozwiązania techniczne.

· Ownership, samodzielność, dobra organizacja pracy oraz znajomość języka angielskiego na poziomie co najmniej B2.

Mile widziane

· Znajomość Bloomberg API, Microsoft Graph API (SharePoint, OneDrive) lub innych źródeł danych finansowych i rynkowych.

· Znajomość lub doświadczenie z systemem ERP Comarch XL jako źródłem danych w procesach ETL.

· Znajomość Azure, Kubernetes, Docker, GitHub Actions, ArgoCD, Helm lub podobnych elementów nowoczesnego stacku deploymentowego.

· Doświadczenie z narzędziami typu dbt, Kafka, CDC lub rozwiązaniami wspierającymi nowoczesne platformy danych.

· Praktyka we wspieraniu aplikacji biznesowych od strony danych oraz w budowie integracji między systemami.

· Doświadczenie we współpracy z Data Science lub w środowisku tradingowym, energetycznym lub gazowym — branżowa znajomość instrumentów (TGE, EEX, TTF, EUA, kontrakty terminowe) będzie dodatkowym atutem.

Cel stanowiska

Rola odpowiada za projektowanie, budowę i utrzymanie warstwy danych wspierającej aplikacje wewnętrzne, raportowanie oraz procesy operacyjne i analityczne spółki działającej w branży tradingu energetycznego i gazowego. Celem jest dostarczanie stabilnych, skalowalnych i dobrze udokumentowanych pipeline’ów danych zasilanych z różnorodnych zewnętrznych systemów i giełd energii.

Stanowisko łączy data engineering, automatyzację i współpracę między funkcyjna. Osoba na tej roli pracuje na styku baz danych, ETL/ELT, hurtowni danych, aplikacji biznesowych oraz zespołów Data Science, DevOps i developmentu.

Co oferujemy

· Realny wpływ na architekturę danych, rozwój hurtowni danych oraz standardy integracji i automatyzacji w spółce.

· Pracę na styku danych, aplikacji i biznesu, z dużą ekspozycją na rzeczywiste procesy operacyjne i analityczne organizacji.

· Bliską współpracę z zespołami Data Science, DevOps, developerami oraz użytkownikami biznesowymi przy projektach o wysokiej użyteczności.

· Szeroki zakres ownershipu: od projektu rozwiązania, przez development i wdrożenie, po utrzymanie i dalszą optymalizację.

· Środowisko, które oczekuje samodzielności, jakości technicznej, odpowiedzialności i inicjatywy w budowie nowoczesnej funkcji danych.

,(Projektowanie, budowa i utrzymanie pipeline’ów ETL/ELT zasilających hurtownię danych, aplikacje wewnętrzne oraz warstwy raportowe., Modelowanie danych i rozwój struktur staging, core oraz data marts zapewniających spójność, wydajność i łatwość konsumpcji danych., Integracja danych z różnych źródeł: relacyjnych baz danych (MySQL, SQL Server), zewnętrznych API (REST, SOAP), plików (XML, Excel, CSV), protokołu SFTP oraz systemów giełdowych i ERP., Automatyzacja procesów przetwarzania danych, walidacji, reconciliacji oraz cyklicznych zasileń w środowisku produkcyjnym., Budowa i utrzymanie mechanizmów kontroli jakości danych, monitoringu, alertowania oraz diagnostyki błędów., Rozwój i utrzymanie hurtowni danych oraz warstw pośrednich wspierających analitykę, raportowanie i procesy biznesowe., Wsparcie aplikacji operacyjnych i analitycznych od strony danych: dostępność źródeł, przewidywalność zasileń i jakość integracji., Współpraca z Data Scientistami przy przygotowaniu i udostępnianiu danych do modeli, analiz i eksperymentów., Współpraca z DevOps i programistami przy wdrożeniach, CI/CD, bezpieczeństwie, wydajności i stabilności rozwiązań danych., Prowadzenie dokumentacji technicznej obejmującej modele danych, lineage, zależności oraz standardy pracy z danymi.) Requirements: MySQL, ETL/ELT, SQL, Python, REST, Bloomberg API, Azure, Kubernetes, Docker, GitHub Actions, ArgoCD, Helm, Kafka Additionally: Private healthcare, English lessons, Integration events, Multisport, Friendly atmosphere, Free coffee, Bike parking, Free snacks, Startup atmosphere, No dress code, Free fruits.