Data Engineer – Azure Databricks

Technologie, których używamy

Wymagane

• Azure Databricks
• Azure Data Factory
• SQL
• Python
• Git
• PySpark

Twój zakres obowiązków

• budowa i optymalizacja pipeline’ów danych oraz procesów ETL/ELT,
• przetwarzanie danych przy użyciu Pythona i PySpark,
• rozwijanie rozwiązań opartych na Azure Databricks, Data Factory i Azure Storage,
• wdrażanie testów automatycznych, kontroli jakości danych i monitoringu,
• udział w procesach CI/CD i automatyzacji wdrożeń,
• rozwiązywanie problemów z wydajnością i skalowalnością,
• współpraca z zespołami technicznymi i biznesowymi.

Nasze wymagania

• min. 2 lat doświadczenia z Microsoft Azure,
• praktycznej znajomości Azure Databricks, Azure Data Factory i Azure DevOps,
• bardzo dobrej znajomości Pythona i PySpark,
• dobrej znajomości SQL, modelowania danych i procesów ETL/ELT,
• doświadczenia z CI/CD, testami automatycznymi i TDD,
• znajomości zagadnień data quality, data governance i data integration,
• doświadczenia w pracy w środowisku DevOps i Agile/Scrum,
• bardzo dobrej znajomości języka angielskiego.

Mile widziane

• Infrastructure as Code,
• Azure Synapse Analytics,
• ServiceNow i procesy change/incident management,
• doświadczenie z hurtowniami danych lub Big Data.

To oferujemy

• 100% pracy zdalnej,
• stawkę do 130 PLN netto + VAT/h na B2B,
• długoterminową współpracę,
• międzynarodowy projekt wykorzystujący nowoczesne technologie Azure.

Benefity

• dofinansowanie zajęć sportowych
• prywatna opieka medyczna
• ubezpieczenie na życie
• możliwość pracy zdalnej
• elastyczny czas pracy
• spotkania integracyjne
• opieka stomatologiczna
• brak dress code’u

Etapy rekrutacji

• Introductory call
• Technical interview
• Final decision

Cyclad

W Cyclad współpracujemy z czołowymi firmami z branży IT, wspierając je w realizacji nowoczesnych projektów technologicznych.

Poszukujemy Data Engineera, który będzie rozwijać skalowalne rozwiązania danych w środowisku Microsoft Azure, wykorzystując Azure Databricks, Python, PySpark i Azure Data Factory.

Tak się u nas pracuje