4–8+ lat doświadczenia w data engineeringu (mile widziane środowisko danych rynkowych, tradingu lub analityki ilościowej)., Bardzo dobra znajomość Python oraz SQL., Doświadczenie w budowie i utrzymaniu pipeline’ów ETL/ELT (np. Airflow, Prefect, Dagster)., Praktyczna znajomość danych szeregów czasowych., Doświadczenie w pracy z produkcyjnymi bazami danych (PostgreSQL, TimescaleDB lub podobne)., Znajomość dobrych praktyk z obszaru data quality, testowania, lineage oraz wersjonowania danych., Umiejętność projektowania skalowalnych modeli danych i architektury systemów danych., Doświadczenie w integracji danych z zewnętrznych źródeł., Dobra komunikacja techniczna i samodzielność w realizacji zadań., Znajomość Javy (istniejący serwis produkcyjny – indicators service)., Podstawowa znajomość komunikacji asynchronicznej (RabbitMQ)., Doświadczenie z chmurą (AWS / Azure) oraz Dockerem.

dofinansowanie zajęć sportowych, prywatna opieka medyczna, dofinansowanie szkoleń i kursów, możliwość pracy zdalnej, elastyczny czas pracy, owoce