Pomiń do treści
Logo firmy emagine Polska

Microsoft Fabric Data Engineer

emagine Polska

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🔀HybrydowaTryb pracy
📄OtherKontrakt
⏱️Mid · 3+ latDoświadczenie
LokalizacjaPune
Źródło
Aktywna
Opublikowano22 maja 2026
Ostatnio sprawdzono22 maja 2026
Wygasa za87 dni
Werdykt JobHunt

Rola Data Engineera skupia się na projektowaniu i rozwijaniu skalowalnej, chmurowej platformy danych na platformie Microsoft Azure. Kluczowe jest integrowanie danych z różnych systemów przedsiębiorstwa, takich jak SAP BW, SAP HANA, Labware, ELN, Salesforce, w celu stworzenia jednolitego ekosystemu danych. Kandydat będzie odpowiedzialny za tworzenie zautomatyzowanych potoków danych, modeli danych, zarządzanie danymi i zapewnienie ich jakości dla potrzeb analityki BI oraz AI/ML.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: nie podano dokładnej liczby dni pracy w biurze w modelu hybrydowym (poza informacją o 3 dniach)., brak informacji o konkretnych narzędziach bi i ai/ml, z którymi będą współpracować dostarczane dane..

AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Data Engineer

Rola Data Engineera skupia się na projektowaniu i rozwijaniu skalowalnej, chmurowej platformy danych na platformie Microsoft Azure. Kluczowe jest integrowanie danych z różnych systemów przedsiębiorstwa, takich jak SAP BW, SAP HANA, Labware, ELN, Salesforce, w celu stworzenia jednolitego ekosystemu danych. Kandydat będzie odpowiedzialny za tworzenie zautomatyzowanych potoków danych, modeli danych, zarządzanie danymi i zapewnienie ich jakości dla potrzeb analityki BI oraz AI/ML.

Plusy
  • Praca z nowoczesną technologią Microsoft Fabric.
  • Możliwość pracy nad budową skalowalnej, chmurowej platformy danych.
  • Integracja danych z różnorodnych, kluczowych systemów przedsiębiorstwa.
Na co uważać
  • !Praca w modelu hybrydowym (3 dni w biurze) w Koregaon Park, Pune, wymaga dopasowania do strefy czasowej CET.
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Projektowanie i implementacja zautomatyzowanych potoków danych integrujących wiele systemów przedsiębiorstwa.
  • Rozwijanie efektywnych modeli danych obejmujących różnorodne domeny biznesowe.
  • Implementacja silnych ram zarządzania danymi (data governance).
  • Dostarczanie czystych i wzbogaconych zbiorów danych do konsumpcji przez BI i AI/ML.
  • Przygotowanie dokumentacji technicznej.
  • Prowadzenie sesji transferu wiedzy.
  • Praca z Microsoft Fabric (MS Fabric).
  • Wykorzystanie Python i SQL do tworzenia rozwiązań.
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).

Minimum sensowne

Kandydat z co najmniej 7-letnim doświadczeniem w Data Engineering, posiadający praktyczną wiedzę z zakresu Microsoft Fabric, Python, SQL i integracji danych z systemów takich jak SAP BW/HANA. Zrozumienie zasad Data Governance i doświadczenie z Azure jest wymagane.

Raczej nie dla

Rola nie jest dla osób z mniejszym doświadczeniem niż 7 lat w Data Engineering, bez znajomości Microsoft Fabric, Python, SQL lub systemów SAP, a także bez doświadczenia w pracy z chmurą Azure.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid3/5
Senior5/5
Hands-on5/5
Architekt3/5
Remote2/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Jakie konkretne zadania związane z AI/ML będą realizowane na podstawie dostarczanych danych?
  • ?Jakie są oczekiwania dotyczące czasu reakcji i dostępności danych w czasie rzeczywistym?
  • ?Jakie są główne wyzwania związane z integracją danych z systemów SAP w obecnym środowisku?
  • ?Jak wygląda proces wyboru i implementacji nowych narzędzi w ramach platformy danych?
  • ?Czy istnieją jakieś plany dotyczące migracji do innych usług Azure w przyszłości?
Brakujące informacje
  • Nie podano dokładnej liczby dni pracy w biurze w modelu hybrydowym (poza informacją o 3 dniach).
  • Brak informacji o konkretnych narzędziach BI i AI/ML, z którymi będą współpracować dostarczane dane.
  • Nie sprecyzowano, jakie konkretnie są wymagania dotyczące 'silnych ram zarządzania danymi'.
  • Brak informacji o wielkości zespołu Data Engineering.
🔗Podobne oferty