Analytics Engineer (m/f/d)
PAYBACK
Rola polega na migracji istniejących procesów analitycznych i danych z lokalnych środowisk Oracle, SAS i Python do Google BigQuery w chmurze GCP, z użyciem Dataform i dbt. Osoba na tym stanowisku będzie projektować, rozwijać i utrzymywać potoki danych oraz rozwiązania analityczne, uczestniczyć w modernizacji platformy danych, a także współpracować z zespołami analitycznymi, inżynierii danych i biznesowymi. To praktyczna rola inżynierska z dużym naciskiem na transformację i optymalizację danych.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: brak informacji o wielkości zespołu, nie podano, czy istnieje możliwość pracy zdalnej przez więcej niż 2 dni w tygodniu.
Rola polega na migracji istniejących procesów analitycznych i danych z lokalnych środowisk Oracle, SAS i Python do Google BigQuery w chmurze GCP, z użyciem Dataform i dbt. Osoba na tym stanowisku będzie projektować, rozwijać i utrzymywać potoki danych oraz rozwiązania analityczne, uczestniczyć w modernizacji platformy danych, a także współpracować z zespołami analitycznymi, inżynierii danych i biznesowymi. To praktyczna rola inżynierska z dużym naciskiem na transformację i optymalizację danych.
- ✓Stabilne zatrudnienie na umowę o pracę
- ✓Elastyczne godziny pracy (7:00-10:00 start)
- ✓Karta lunchowa dla umów na czas nieokreślony
- ✓Szkolenia rozwijające umiejętności twarde i miękkie
- ✓Brak dress code'u, przyjazna atmosfera
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Migracja procesów danych z Oracle/SAS/Python do Google BigQuery przy użyciu Dataform i dbt
- •Projektowanie i rozwijanie potoków danych w BigQuery z użyciem SQL, Dataform, dbt i Vertex AI
- •Utrzymywanie i optymalizacja istniejących rozwiązań analitycznych w GCP
- •Udział w planowaniu sprintów i dostarczaniu w ramach Agile
- •Współpraca z analitykami, inżynierami danych i biznesem w celu zrozumienia wymagań i tworzenia skalowalnych rozwiązań
- •Przegląd kodu i wsparcie merytoryczne innych członków zespołu
- •Uczestnictwo w dyskusjach architektonicznych i ustalaniu standardów jakości
- •Eksperymentowanie z nowymi narzędziami i automatyzacją
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Minimalny profil to mid-level inżynier danych lub analityk z solidnym SQL, podstawami Pythona i chęcią nauki GCP i dbt. Kandydat powinien mieć doświadczenie w pracy z danymi na dużą skalę (np. Oracle) i być gotowy do przejścia na chmurę.
Juniorzy bez doświadczenia w przetwarzaniu danych raczej nie będą odpowiedni, ponieważ rola wymaga samodzielności i znajomości zaawansowanych koncepcji. Osoby szukające pracy w pełni zdalnej również mogą być zawiedzione, ale model hybrydowy oferuje 2 dni z domu i 15 dni pracy zdalnej z Europy.
- ?Ile osób liczy zespół, w którym będę pracować?
- ?Jaki jest zakres migracji? Czy dotyczą one wszystkich procesów, czy tylko wybranych?
- ?Jaka jest proporcja pracy nad migracją do utrzymania istniejących rozwiązań?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call?
- ?Jakie inne narzędzia w GCP są używane oprócz BigQuery, Dataform i Vertex AI?
- ?Jak wygląda proces decyzyjny w kwestiach architektonicznych?
- −Brak informacji o wielkości zespołu
- −Nie podano, czy istnieje możliwość pracy zdalnej przez więcej niż 2 dni w tygodniu
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie określono zakresu odpowiedzialności za utrzymanie systemów produkcyjnych
Praca w zespole Agile, z naciskiem na współpracę, dzielenie się wiedzą i ciągłe doskonalenie. Atmosfera przyjazna, otwarta komunikacja i wsparcie merytoryczne.