Data Engineer - Financial Services Data Pipelines Lakehouse

Team Connect; Wrocław; Hybrid; PLN 180,000 - 260,000; Full time

Job summary

Team Connect poszukuje Inżyniera Danych do zespołu pracującego nad nowoczesnymi potokami danych dla sektora Financial Services. Do zadań należy projektowanie, budowa i utrzymanie end-to-end potoków danych, integracja źródeł danych oraz zapewnienie jakości danych w środowisku chmurowym.

Praca hybrydowa z Wrocławia/Poznania (2 dni w biurze). Wymagane doświadczenie z Python, SQL, PySpark i Databricks w Azure. Doświadczenie w Data Lakehouse i modelowaniu danych mile widziane.

Qualifications

• Min.3–7+ lat doświadczenia jako Inżynier Danych lub na podobnym stanowisku.
• Udokumentowane doświadczenie w dostarczaniu rozwiązań danych dla Financial Services / Investment Banking.
• Silne doświadczenie w integracji, transformacji i modelowaniu danych.
• Doświadczenie w pracy z platformami danych w chmurze.
• Znajomość REST API, batch i streaming ingestion, oraz DevOps w kontekście danych.
• Znajomość narzędzi Git, CI/CD i Azure DevOps.

Responsibilities

• Projektowanie, rozwój i utrzymanie potoków danych ETL/ELT dla danych ustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych.
• Budowa i optymalizacja rozwiązań data lakehouse wspierających analitykę i raportowanie.
• Implementacja pozyskiwania danych z wielu źródeł (bazy danych, API, pliki, zdarzenia).
• Transformacja danych, walidacja i zapewnienie jakości w end-to-end przepływach.
• Współpraca z analitykami i interesariuszami w przekładaniu wymagań biznesowych na architekturę danych.
• Wsparcie środowisk produkcyjnych i udział w optymalizacji wydajności.

Skills

Python

SQL

PySpark

Databricks

Delta Lake

Azure

ADLS

Data Factory

Synapse

REST API

CI/CD

Git

Data quality

Data governance

Tools

Databricks

Azure DevOps

Azure

DLT

Power BI

ETL/ELT

Job description

Team Connect poszukuje Inżyniera Danych do zespołu pracującego nad nowoczesnymi potokami danych dla sektora Financial Services. Do zadań należy projektowanie, budowa i utrzymanie end-to-end potoków danych, integracja źródeł danych oraz zapewnienie jakości danych w środowisku chmurowym.

Praca hybrydowa z Wrocławia/Poznania (2 dni w biurze). Wymagane doświadczenie z Python, SQL, PySpark i Databricks w Azure. Doświadczenie w Data Lakehouse i modelowaniu danych mile widziane.