Senior Data Engineer with German | f/m/d
ERGO Technology & Services
Rola skupia się na budowie skalowalnych rozwiązań danych i ML/AI w środowisku chmurowym dla branży ubezpieczeniowej. Będziesz projektować pipeline'y ETL, integrować dane strukturalne i niestrukturalne oraz wdrażać modele ML/GenAI do produkcji (MLOps). Praca w hybrydzie, wymagana znajomość niemieckiego.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: brak widełek wynagrodzenia, nie określono liczby dni w biurze w trybie hybrydowym.
Rola skupia się na budowie skalowalnych rozwiązań danych i ML/AI w środowisku chmurowym dla branży ubezpieczeniowej. Będziesz projektować pipeline'y ETL, integrować dane strukturalne i niestrukturalne oraz wdrażać modele ML/GenAI do produkcji (MLOps). Praca w hybrydzie, wymagana znajomość niemieckiego.
- !Wymagana znajomość niemieckiego może być barierą dla wielu kandydatów
- !Gotowość do podróży może oznaczać okazjonalne wyjazdy
- !Brak konkretnych informacji o modelu hybrydowym (liczba dni w biurze)
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i implementacja pipeline'ów ETL w Python/Spark
- •Praca z Databricks i chmurą (Azure/AWS)
- •Utrzymywanie i monitorowanie wdrożeń modeli ML/GenAI w produkcji (MLOps)
- •Integracja danych strukturalnych i niestrukturalnych (np. tekst z dokumentów)
- •Współpraca z zespołami biznesowymi przy definiowaniu wymagań danych dla AI
- •Pisanie kodu w Python, SQL, Spark
- •Korzystanie z systemów kontroli wersji (GitHub)
- •Doradztwo i wsparcie dla jednostek operacyjnych w zakresie AI
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Około 3-4 lata doświadczenia w data engineeringu, dobra znajomość Python i SQL, podstawy chmury i MLOps, oraz komunikatywna znajomość niemieckiego.
Nie dla juniorów ani osób bez doświadczenia w data pipeline'ach i MLOps. Osoby nieznające niemieckiego na poziomie komunikatywnym nie spełnią wymogów.
- ?Ile dni w tygodniu/miesiącu trzeba być w biurze?
- ?Jaka jest wielkość zespołu data engineering?
- ?Czy są dyżury on-call? Jak często?
- ?Jakie konkretnie narzędzia chmurowe (Azure/AWS) są używane? Czy Databricks jest głównym narzędziem?
- ?Jaki jest proces rekrutacyjny (liczba etapów, zadanie domowe)?
- ?Czy istnieje możliwość pracy w pełni zdalnej po okresie wdrożenia?
- ?Jakie są widełki wynagrodzenia dla tej roli?
- ?Czy oferujecie budżet szkoleniowy lub certyfikacje?
- −Brak widełek wynagrodzenia
- −Nie określono liczby dni w biurze w trybie hybrydowym
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo czy są dyżury on-call
Dynamiczne, międzynarodowe środowisko pracy z naciskiem na innowacje i współpracę.