Skip to content
FarmaProm

Analytics Engineer

FarmaProm Show all offers
Poznań
10 days ago

In short

Analytics Engineer needed in Poznań for data integration and processing. Requires SQL, Python, data modeling, ETL/ELT, and Git. Min. 2 years experience. Full-time role.

AI-written summary based on the listing content.

Firma z MISJĄW 2006 roku liczyliśmy troje pracowników-założycieli. Nasz pomysł, czyli niezależna platforma internetowa, połączył producentów leków, apteki i hurtownie, przenosząc je do ery cyfrowej.

Od tamtej pory nieustannie integrujemy rynek farmaceutyczny i wspieramy dystrybucję leków do milionów pacjentów. Fajnie tu być!

Kogo szukamy?

Lubisz pracę z danymi i chcesz rozumieć nie tylko ich strukturę, ale też biznesowy kontekst i potrzeby, które za nimi stoją? Jeśli potrafisz wejść w złożony problem, uporządkować zależności i znaleźć rozwiązanie, a przy tym z łatwością współpracujesz z różnymi osobami, ta rola jest dla Ciebie!

Szukamy osoby, która będzie projektować i rozwijać procesy przetwarzania i integracji danych oraz współtworzyć rozwiązania dla naszej hurtowni danych. W codziennej pracy będziesz pracować w SQL i Pythonie, modelować dane, rozwijać istniejące rozwiązania i przekładać potrzeby biznesowe na konkretne rozwiązania techniczne.

Będziesz współpracować zarówno z własnym zespołem, jak i z innymi osobami z firmy oraz klientami. Zależy nam na osobie proaktywnej, dociekliwej i nastawionej na rozwój, która chce rozumieć kontekst i zależności oraz nie boi się zagłębiać w trudniejsze problemy.

Twój zakres obowiązków

  • Analiza wymagań biznesowych i projektowanie rozwiązań technicznych dla procesów integracji i przetwarzania danych
  • Modelowanie struktur danych w ramach rozwoju i utrzymania obecnej hurtowni danych
  • Przetwarzanie danych oraz zarządzanie harmonogramami procesów
  • Utrzymywanie repozytoriów kodu oraz tworzenie dokumentacji technicznej i katalogów danych
  • Przeprowadzanie Code Review oraz współtworzenie i stosowanie standardów z obszaru Data Monitoring, Data Observability i Data Quality
  • Samodzielne diagnozowanie i rozwiązywanie błędów zgodnie z przyjętymi procedurami Bliska współpraca z innymi zespołami i wsparcie merytoryczne współpracowników
  • Czego wymagamy?

Minimum 2 lat praktycznego doświadczenia w projektowaniu, budowaniu i samodzielnej optymalizacji procesów przetwarzania danych

Praktycznej znajomości SQL (dowolny dialekt)

Znajomości koncepcji hurtowni danych (Data Warehousing)

Dobrej znajomości zasad i praktyk modelowania danych

  • Bardzo dobrej znajomości ETL, ELT i ETLT oraz automatyzacji przepływów danych
  • Doświadczenia w pracy z systemem kontroli wersji GitUmiejętności rozpoznawania potrzeb biznesowych i przekładania ich na rozwiązania techniczne
  • Proaktywnego podejścia do identyfikowania i rozwiązywania problemów oraz usprawniania istniejących rozwiązań
  • Wysokiej wrażliwości na poufność danych oraz dbałości o standardy bezpieczeństwa informacji
  • Komunikatywności i dobrej organizacji pracyMile widziane
  • Doświadczenie w integracji z API (REST / SOAP)

Znajomość podstaw zagadnień konteneryzacji

  • Doświadczenie w wykorzystywaniu AI w inżynierii danych, analizie i optymalizacji procesów
  • Zainteresowanie i chęć poszerzania wiedzy z obszaru Big Data, w szczególności Google Cloud Platform
  • Doświadczenie w przetwarzaniu danych wrażliwych (w sposób zgodny z GDPR/RODO)

Znajomość branży farmaceutycznejCo oferujemy?

Udział w rozbudowanym projekcie IT skierowanym do klientów branży farmaceutycznej w Polsce

  • Formę zatrudnienia w zależności od potrzeb
  • Realny wpływ na organizację i jej klientów poprzez rozwój jednego źródła danych zasilającego różne produkty i usługi Farma
  • Prom
  • Opcję pracy hybrydowej po okresie wdrożeniowym
  • Wsparcie lidera przy wdrożeniu do zespołu
  • Środowisko utalentowanych ludzi, od których można się wiele nauczyć
  • Benefity
  • Prywatna opieka medyczna
  • Spotkania integracyjne
  • Program rekomendacji pracowników
  • Dodatkowy urlopUrlop urodzinowy
  • Puzzle osiągnięć
  • Karta sportowa
  • Wykorzystywane narzędzia w zespole:

BigQuery

Orkiestracja we własnym narzędziu (Python)

GitLab

  • MySQL, Cloud Storage
  • Cloud Functions, Cloud Run, Pub/Sub oraz inne komponenty GCP
  • Python, Google Apps Script
  • Apache NiFi
  • Rozwiązania AI
Published 2026-09-10
Expires 2026-12-09
Source