Hybrid Data Engineer: Spark, Databricks & Azure

ITFS; Wrocław; Hybrid; PLN 193,000 - 220,000; Full time

Benefits offered by this job

Pakiet medyczny

Karta sportowa

Darmowa obsługa księgowa

Job summary

ITFS poszukuje Data Engineera do pracy we Wrocławiu, z hybridowym modelem pracy. Kluczowe zadania obejmują projektowanie i rozwijanie wysoko wydajnych systemów transakcyjnych, budowę potoków danych w Spark/Databricks/PySpark oraz obsługę architektury strumieniowej opartej na Kafka.

Wymagane doświadczenie min. 7 lat, znajomość Java/Python, Azure Cloud, Kubernetes i CI/CD. Znajomość angielskiego na poziomie B2. Praca w zespole Agile z wsparciem Level 3 w środowisku produkcyjnym.

Qualifications

• Min. 7 lat doświadczenia na stanowisku Data Engineer lub pokrewnym.
• Bardzo dobra znajomość Spark, Databricks oraz PySpark.
• Znajomość Java i Python.
• Głębsze doświadczenie w chmurze Azure Cloud.
• Doświadczenie z architekturą Kafka i przepływami strumieniowymi.
• Doświadczenie z Kubernetes i potokami CI/CD.
• Znajomość DevOps i praktyk CI/CD.
• Znajomość języka angielskiego na poziomie min. B2.

Responsibilities

• Projektowanie i rozbudowa wysokowydajnych, wysoko dostępnych systemów transakcyjnych.
• Tworzenie i optymalizacja potoków danych przy użyciu Spark, Databricks oraz PySpark.
• Integracja architektury strumieniowej opartej o Kafka.
• Wdrażanie i utrzymanie rozwiązań w chmurze Azure Cloud z wykorzystaniem Kubernetes.
• Tworzenie i automatyzacja potoków CI/CD oraz praktyk DevOps.
• Efektywna komunikacja i wyjaśnianie zawiłości technicznych interesariuszom biznesowym i zespołom IT.
• Świadczenie wsparcia poziomu 3 w wymagającym środowisku produkcyjnym.
• Praca w zespole programistycznym w oparciu o Agile.

Skills

Angielski B2

Tools

Spark

Databricks

PySpark

Kafka

Azure Cloud

Kubernetes

CI/CD

DevOps

Job description

ITFS poszukuje Data Engineera do pracy we Wrocławiu, z hybridowym modelem pracy. Kluczowe zadania obejmują projektowanie i rozwijanie wysoko wydajnych systemów transakcyjnych, budowę potoków danych w Spark/Databricks/PySpark oraz obsługę architektury strumieniowej opartej na Kafka.

Wymagane doświadczenie min. 7 lat, znajomość Java/Python, Azure Cloud, Kubernetes i CI/CD. Znajomość angielskiego na poziomie B2. Praca w zespole Agile z wsparciem Level 3 w środowisku produkcyjnym.