Mid/Senior Data Engineer

O projekcie O Exerizon

W Exerizon przedefiniowaliśmy tradycyjny model konsultingu: nie jesteśmy jedynie dostawcą usług, lecz partnerem, który dzieli z klientami zarówno ryzyko, jak i sukces.

Dlaczego szukamy właśnie Ciebie

Budujemy zespół danych od podstaw - i to Ty będziesz współdecydować, w którą stronę będzie się rozwijał. Pracujemy przy projektach budowy nowoczesnych platform danych - Data Lake, Data Lakehouse i chmurowych hurtowni danych na Databricks lub Snowflake - oraz przy migracjach danych wspieranych przez AI. AI wspiera nas też na co dzień: powtarzalne, żmudne zadania automatyzujemy, a Tobie zostaje to, co naprawdę wymaga myślenia i decyzji.

Co oferujemy

Full Remote: Pracuj z dowolnego miejsca w Polsce.

Wpływ: Realna możliwość kształtowania rozwiązań IT dla kluczowych graczy rynkowych bez zbędnej biurokracji korporacyjnej.

Kultura Seniority: Praca w gronie ekspertów z doświadczeniem w największych firmach doradczych i technologicznych świata.

Atrakcyjne wynagrodzenie: W Exerizon cenimy konkretne rezultaty, dlatego nasze stawki odzwierciedlają najwyższy rynkowy standard

Wymagania

• 2-4 lata doświadczenia (poziom mid) lub 4+ lat (poziom senior)
• Dobra znajomość co najmniej jednej z platform: Databricks lub Snowflake
• Dobra znajomość SQL i Pythona
• Znajomość co najmniej jednego silnika bazodanowego: Oracle, PostgreSQL lub MS SQL
• Dobra znajomość podstaw hurtowni danych: procesów ładowania oraz architektury warstwowej
• Znajomość technik modelowania danych (Kimball, Data Vault)
• Znajomość podejścia do testowania danych i co najmniej jednego narzędzia typu dbt tests lub Great Expectations
• Rozumienie pojęć data lineage i katalogowania danych
• Praktyczna znajomość orkiestratorów procesów, np. Airflow, Dagster, dbt lub mechanizmów natywnych platformy (Databricks Workflows, Snowflake Tasks)
• Podstawowa znajomość Azure lub AWS w kontekście przetwarzania danych
• Umiejętność pracy z repozytorium Git
• Umiejętność tworzenia dokumentacji budowanych rozwiązań
• Samodzielność: panowanie nad własnymi zadaniami, ich statusem i priorytetami
• Dociekliwość w diagnozowaniu problemów z przetwarzaniem danych
• Otwartość na pracę z narzędziami AI, np. Claude lub GitHub Copilot
• Chęć zrozumienia biznesu, któremu dostarczasz dane - nie tylko technologii, w której pracujesz
• Mile widziane:
• Znajomość obu platform: Databricks i Snowflake
• Praktyczna znajomość dbt jako narzędzia transformacji (poza samymi testami)
• Doświadczenie z wdrażaniem rozwiązań w podejściu CI/CD i infrastructure-as-code, np. Databricks Asset Bundles (DAB), Snowflake CLI, Terraform, schemachange, Liquibase lub Flyway
• Znajomość otwartych formatów tabel (Delta Lake, Apache Iceberg)
• Podstawowa znajomość koncepcji produktów danych (data products)
• Znajomość mechanizmów Row Level Security i Column Level Security wraz z umiejętnością ich implementacji
• Znajomość standardów referencyjnych wybranych domen: BIAN (bankowość), ACORD (ubezpieczenia), HL7/FHIR (ochrona zdrowia)