Wymagania

Technologie wymagane

Power BI

SQL

PostgreSQL

BigQuery

GCP

AWS

Technologie mile widziane

Docker

Kubernetes

Python

System operacyjny

Windows

Nasze wymagania

• minimum 3 lata doświadczenia w realnym tworzeniu rozwiązań analitycznych, w tym w projektowaniu i budowaniu hurtowni danych, ETL/ELT lub zaawansowanych aplikacji BI (np. dashboardy). Mile widziane wcześniejsze doświadczenie w roli Tech Leadera lub Senior Developera w obszarze danych,
• bardzo dobra znajomość języka SQL oraz doświadczenie w pracy z relacyjnymi (np. PostgreSQL) i nierelacyjnymi bazami danych, w szczególności systemami klasy hurtowni danych (np. BigQuery),
• praktyczne doświadczenie w projektowaniu i implementacji procesów ETL/ELT oraz zarządzaniu przetwarzaniem, np. z wykorzystaniem Airflow (Composer) oraz pozyskiwaniu i pobieraniu danych z zewnętrznych API,
• znajomość i doświadczenie w pracy z narzędziami i technologiami Business Intelligence (np. Qlik Sense),
• znajomość i doświadczenie pracy zgodnie z metodyką Scrum,
• umiejętność prowadzenia code review, dbania o jakość kodu (w tym SQL i skryptów ETL/BI),
• znajomość narzędzi: CI/CD, Docker, Kubernetes – mile widziana,
• doświadczenie z chmurą obliczeniową (np. GCP, AWS), w szczególności z usługami związanymi z przetwarzaniem i przechowywaniem danych (np. BigQuery, Composer),
• doświadczenie w przetwarzaniu geoprzestrzennym danych – mile widziane,
• znajomość zagadnień bezpieczeństwa danych w projektowaniu rozwiązań analitycznych,
• znajomość narzędzi do monitorowania, analizy metryk i optymalizacji wydajności systemów analitycznych i zapytań SQL,
• wykształcenie techniczne,
• umiejętność skutecznej komunikacji technicznej i nietechnicznej,
• samodzielność i odpowiedzialność w działaniu,
• umiejętność analitycznego myślenia i przekładania wymagań biznesowych na techniczne rozwiązania w zakresie danych i BI,
• doświadczenie we współpracy z interesariuszami biznesowymi,
• zdolność do mentoringu, dzielenia się wiedzą i wspierania rozwoju zespołu Inżynierów Danych i Programistów BI,
• umiejętność planowania, priorytetyzacji zadań i wspierania samoorganizacji zespołu,
• natywna znajomość języka polskiego i znajomość języka angielskiego na poziomie B2.

Mile widziane

• znajomość języka Python lub innego języka programowania wykorzystywanego w inżynierii danych.

Twój zakres obowiązków

• pomaganie PO w formułowaniu elementów Backlogu w sposób, który pozwala Inżynierom Danych i Deweloperom przygotować propozycje realizacji (dotyczy modeli danych, potoków ETL, dashboardów BI),
• potwierdzanie z PO priorytetów tematów optymalizujących wydajność i stabilność produktu (dotyczy wydajności zapytań, potoków danych, ładowania BI),
• wsparcie PO i interesariuszy w zrozumieniu wartości biznesowej rozwoju technologicznego w obszarze danych,
• omawianie, dekomponowanie, precyzowanie i estymowanie elementów Backlogu z Deweloperami,
• przekładanie wymagań technicznych (np. architektura hurtowni, optymalizacja zapytań) na elementy Product Backlogu,
• dbanie o jakość kodu (SQL, skrypty ETL/BI, REST API) – weryfikowanie pod kątem jakości, optymalizacji, bezpieczeństwa i dobrych praktyk,
• wspieranie planowania działań niwelujących podatności bezpieczeństwa w zakresie danych i dostępu,
• dbanie o znajomość i stosowanie dobrych praktyk i standardów bezpieczeństwa danych w zespole,
• dbanie o bezpieczeństwo projektowanych rozwiązań analitycznych,
• projektowanie, refaktoryzacja i optymalizacja architektury systemów analitycznych i modeli danych zgodnie ze standardami,
• zapewnienie przestrzeni dla członków zespołu do podejmowania tematów zgodnych z kompetencjami (Inżynieria Danych, BI, Data Scientist),
• współtworzenie świadomości odpowiedzialności zespołu za realizowaną pracę i rozwój produktu analitycznego,
• branie aktywnego udziału w podnoszeniu kompetencji technicznych zespołu,
• uczestniczenie we wszystkich wydarzeniach Scrumowych i procesie Refinementu, dbając o samoorganizację zespołu,
• pracowanie z zespołem nad tworzeniem Inkrementu (np. zmian w dashboardzie, modelu danych) w Sprincie,
• monitorowanie i optymalizacja wydajności wytwarzanych w zespole produktów.