Data Engineer

Polska Agencja Żeglugi Powietrznej (PANSA) zarządza przestrzenią powietrzną w Polsce. Zapewniamy płynność ruchu lotniczego oraz niezawodność infrastruktury lotniczej. Kontrolerzy Ruchu Lotniczego czuwają nad lotami setek tysięcy pasażerów każdego dnia.

Bezpieczeństwo pozostaje naszym najważniejszym celem.

W PANSA tworzymy zespół profesjonalistów, którzy łączą wiedzę, doświadczenie i pasję, aby każdego dnia podnosić standardy naszej pracy. Stawiamy na innowacyjność technologii. Inwestujemy w rozwój i dobrostan naszych pracowników, oferując szkolenia, dostęp do zaawansowanych technologii oraz możliwość udziału w międzynarodowych projektach.Dołączając do nas, stajesz się częścią organizacji, która ma realny wpływ na rozwój lotnictwa w Polsce i na świecie.Zapraszamy do wspólnego kształtowania przyszłości lotnictwa!

• 2-5 lat doświadczenia w roli Data Engineer
• Bardzo dobra znajomość SQL + praktyka programowania w Python (ETL, integracje, automatyzacja)
• Doświadczenie z przetwarzaniem dużych wolumenów danych i narzędziami klasy Spark (lub równoważne): mile widziane Kafka/streaming
• Praktyka w środowisku Linux (on-prem) oraz rozumienie ograniczeń i obowiązków wynikających z self-hosted
• Dobre praktyki inżynierskie: Git, code review, testy, logowanie/monitoring, dokumentacja techniczna
• Umiejętność projektowania struktur danych
• Współpraca przy ML/AI: zrozumienie potrzeb danych dla treningu/inferencji (reprodukowalność, wersjonowanie datasetów)
• Angielski na poziomie komunikatywnym (min. B2)

Mile to have:

• Orkiestracja workflow (np. Airflow lub równoważne), CI/CD, Docker/Kubernetes
• Doświadczenie z obiektowym storage (MinIO) i projektowaniem Data Lake bez "gotowego" stacku (dobór narzędzi, standardów, wzorców)
• Narzędzia MLOps (np. MLflow), data/model versioning, obserwowalność danych dla modeli
• Doświadczenie w budowaniu rozwiązań typu data warehouse/lake i ich produkcyjnego utrzymania
• Doświadczenie w pracy z systemami o wysokiej dostępności
• Znajomość technik bezpiecznego przechowywania danych: szyfrowanie at rest, in transit
• Doświadczenie w pracy w sektorze lotniczym, a szczególnie przy systemach związanych z kontrolą ruchu lutniczego

• Projektowaniem i rozwijaniem protokołów ETL/ELT (batch + ewentualnie streaming) z systemów źródłowych do Data Lake, opartych na narzędziach orkiestracji typu Airflow/Kubeflow/równoważne, również w systemach distributed computing
• Współtworzeniem fundamentów Data Lake: warstwy danych (raw/processsed/curated), standardy nazewnictwa i partycjonowania, schematy i kontrakty danych, podejście do wersjonowania
• Implementacją i utrzymaniem integracji danych oraz automatyzacją uruchomień
• Zapewnieniem jakości i niezawodności danych
• Przygotowaniem danych pod ML/AI: budowa zbiorów trening/valid/test, pipeline'y przygotowania cech, współpraca przy potokach treningu i inferencji oraz integracji danych z usługami ML/AI
• Pracą w realiach self-hosted: optymalizacja wydajności, kosztów zasobów, stabilność i bezpieczeństwo
• Współpracą z zespołami BI/ML/AI/produktowymi: doprecyzowanie potrzeb, definicji KPI i priorytetów backlogu danych