AI Data Engineer - Microsoft Fabric & Azure (h/f)
emagine
Rola polega na projektowaniu, budowaniu i utrzymaniu skalowalnych potoków danych oraz architektur lakehouse w ekosystemie Microsoft Azure, z naciskiem na wspieranie zaawansowanej analityki i inicjatyw AI. Kandydat będzie odpowiedzialny za implementację praktyk MLOps, zapewnienie jakości danych oraz współpracę z Data Scientistami i ML Engineers w celu operacjonalizacji modeli.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: brak informacji o konkretnych narzędziach do zarządzania jakością danych i pochodzeniem danych poza azure purview/fabric governance., nie podano szczegółów dotyczących wielkości zespołu..
Rola polega na projektowaniu, budowaniu i utrzymaniu skalowalnych potoków danych oraz architektur lakehouse w ekosystemie Microsoft Azure, z naciskiem na wspieranie zaawansowanej analityki i inicjatyw AI. Kandydat będzie odpowiedzialny za implementację praktyk MLOps, zapewnienie jakości danych oraz współpracę z Data Scientistami i ML Engineers w celu operacjonalizacji modeli.
- ✓Praca w środowisku o wysokim wpływie, napędzanym przez AI, gdzie można kształtować nowoczesne platformy danych przy użyciu najnowszych technologii Microsoft.
- ✓Dołączenie do współpracującego, międzynarodowego zespołu ceniącego autonomię, innowacje i doskonałość inżynierską.
- ✓Elastyczny, w większości zdalny model pracy w całej Europie.
- !Oferta nie precyzuje liczby dni pracy zdalnej, ale wspomina o 'mostly remote setup across Europe'.
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie, budowanie i utrzymywanie skalowalnych potoków danych przy użyciu Microsoft Fabric (Data Factory, Dataflows, Lakehouse, Warehouse, OneLake)
- •Rozwijanie przepływów pracy związanych z pozyskiwaniem, transformacją i orkiestracją danych w Azure Data Factory, Databricks, Synapse i Azure Functions
- •Implementacja i optymalizacja architektur Delta Lake dla danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych
- •Budowanie produkcyjnych, wielokrotnego użytku produktów danych wspierających analitykę, ML i zastosowania AI
- •Współpraca z Data Scientistami i ML Engineers w celu operacjonalizacji modeli (Azure ML, Fabric Data Science, Databricks)
- •Przygotowywanie danych cech dla obciążeń uczenia maszynowego
- •Implementacja praktyk MLOps (automatyczne wdrażanie, monitorowanie, obserwacja)
- •Ustanawianie ram jakości danych, pochodzenia i zarządzania przy użyciu Fabric i Azure Purview
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Kandydat z solidnym doświadczeniem jako Data Engineer / AI Engineer, biegły w Pythonie i SQL, z praktyczną wiedzą z zakresu Microsoft Fabric i ekosystemu danych Azure, a także z doświadczeniem w budowaniu architektur lakehouse i rozumiejący praktyki DevOps/MLOps.
Rola jest przeznaczona dla doświadczonych inżynierów danych (senior), więc osoby z niewielkim doświadczeniem w budowaniu potoków danych, architektur lakehouse lub pracy z ekosystemem Azure mogą nie być odpowiednie.
- ?Jak wygląda typowy dzień pracy w tym zespole?
- ?Jakie są główne wyzwania projektowe, nad którymi zespół pracuje obecnie?
- ?Jakie są możliwości rozwoju zawodowego i szkoleń w ramach tej roli?
- ?Jak wygląda proces wdrażania nowych członków zespołu?
- ?Jakie są oczekiwania dotyczące dyżurów on-call, jeśli są wymagane?
- −Brak informacji o konkretnych narzędziach do zarządzania jakością danych i pochodzeniem danych poza Azure Purview/Fabric governance.
- −Nie podano szczegółów dotyczących wielkości zespołu.
- −Nie określono dokładnego podziału pracy między poszczególne technologie Fabric.
Współpracujący, międzynarodowy zespół ceniący autonomię, innowacje i doskonałość inżynierską.