Analytics Engineer (Semantic Layer)
IN4GE
Rola polega na budowaniu zaawansowanej warstwy analitycznej (semantic layer) dla kluczowych danych biznesowych. Celem jest wsparcie raportowania, wdrożenie data governance i przygotowanie fundamentów pod rozwiązania AI-ready analytics. Kandydat będzie odpowiedzialny za projektowanie, wdrażanie i optymalizację modeli danych, orkiestrację procesów i zapewnienie jakości danych.
Brakuje: szczegółowy opis kluczowych danych biznesowych, które będą modelowane, informacje o narzędziach bi używanych przez klienta.
Rola polega na budowaniu zaawansowanej warstwy analitycznej (semantic layer) dla kluczowych danych biznesowych. Celem jest wsparcie raportowania, wdrożenie data governance i przygotowanie fundamentów pod rozwiązania AI-ready analytics. Kandydat będzie odpowiedzialny za projektowanie, wdrażanie i optymalizację modeli danych, orkiestrację procesów i zapewnienie jakości danych.
- ✓Udział w innowacyjnym projekcie, który stawia na najnowsze trendy w inżynierii danych (Semantic Layer, AI-ready analytics)
- ✓Długofalowa współpraca i jasne, partnerskie warunki kontraktowe
- ✓Elastyczne godziny zaangażowania
- ✓Czas na rozwój pomysłów, mentoring, wsparcie merytoryczne od liderów technologicznych, wymiana wiedzy technicznej w firmie
- !Poziom 'regular' może sugerować różne poziomy doświadczenia, warto dopytać o oczekiwania co do lat pracy.
- •Projektowanie, wdrażanie i optymalizacja warstwy semantycznej (Semantic Layer)
- •Budowanie czystych, wydajnych i zmapowanych modeli danych wspierających raportowanie i narzędzia BI
- •Wdrażanie i utrzymanie standardów data governance
- •Przygotowywanie struktur i potoków danych pod kątem AI-ready analytics
- •Orkiestracja i automatyzacja procesów transformacji danych
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Kandydat z doświadczeniem na stanowisku Analytics Engineera, z dobrą znajomością dbt, SQL i BigQuery, oraz doświadczeniem w pracy z narzędziami do orkiestracji procesów danych i Git. Powinien umieć łączyć wymagania biznesowe z technicznym modelowaniem struktur danych.
Rola nie jest dla osób bez doświadczenia w pracy z dbt, SQL i BigQuery. Osoby, które nie mają doświadczenia w orkiestracji procesów danych lub kontroli wersji (Git) również mogą nie być odpowiednie.
- ?Jakie są główne wyzwania związane z budowaniem semantic layer w tym projekcie?
- ?Jak wygląda proces wdrażania standardów data governance i data contracts w praktyce?
- ?Czy istnieją już zdefiniowane narzędzia BI, z którymi warstwa semantyczna będzie ściśle zintegrowana?
- ?Jakie są oczekiwania co do poziomu samodzielności w projektowaniu i implementacji rozwiązań?
- ?Jak wygląda proces rozwoju i wdrażania zmian w dbt?
- ?Czy przewidziany jest budżet na szkolenia lub konferencje związane z inżynierią danych?
- −Szczegółowy opis kluczowych danych biznesowych, które będą modelowane
- −Informacje o narzędziach BI używanych przez klienta
- −Szczegóły dotyczące specyfiki branży klienta, które mogą wpływać na modelowanie danych
- −Informacje o procesie onboardingu dla nowych członków zespołu
Wstępna weryfikacja telefoniczna, Rozmowa rekrutacyjna, Rozmowa techniczna.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię BigQuery. Pełne statystyki zarobków →