Lead Data Engineer (Azure / Fabric)

Jesteśmy firmą o profilu wdrożeniowo – doradczym. Specjalizujemy się m.in. w takich obszarach jak Rescue IT, transformacja cyfrowa i utrzymanie. Nasz team to aktualnie ponad 100 specjalistów: analityków biznesowych, analityków danych, projektantów UX/UI, programistów full-stack i testerów. Wspólnie tworzymy najnowocześniejsze rozwiązania cyfrowe przede wszystkim dla klientów z branż takich jak: opieka zdrowotna, bankowość, ubezpieczenia, e-commerce, FMCG i handel detaliczny.

Łączymy innowację z praktycznym podejściem do rozwiązywania problemów technologicznych. Nasz zespół to pasjonaci IT, którzy stawiają na rozwój, nowoczesne technologie i przyjazne środowisko pracy.

• Doświadczenie z platformą Azure Data (preferowany Microsoft Fabric; alternatywnie ADF / Synapse / Databricks)
• Praktyczna znajomość narzędzi:
  • Orkiestracja: Azure Data Factory, Fabric Data Pipelines, Airflow
  • Transformacja: dbt
  • ELT / Ingestion: natywne rozwiązania Azure + Airbyte (opcjonalnie)
  • Przetwarzanie danych: SQL, Python
• Doświadczenie w modelowaniu danych oraz pracy z warstwami transformacji
• Dobra znajomość:
  • frameworków data quality
  • monitoringu i observability pipeline’ów
• Doświadczenie w architekturach batch processing
• Umiejętność podejmowania decyzji technicznych oraz terminowego dostarczania rozwiązań

Nice to have:

• Doświadczenie z Microsoft Fabric (OneLake / Lakehouse)
• Doświadczenie w pracy z danymi z sektora Life Sciences / Healthcare
• Znajomość zagadnień Data Governance

• Projektowanie i wdrażanie end-to-end pipeline’ów danych (od zasilania, przez transformację, po udostępnianie)
• Zarządzanie warstwą orkiestracji (np. Azure Data Factory / Fabric Data Pipelines / Airflow)
• Projektowanie i implementacja architektury Medallion (Bronze / Silver / Gold)
• Zapewnianie niezawodności pipeline’ów, w tym monitoringu oraz mechanizmów alertowania
• Implementacja kontroli jakości danych oraz walidacji (data quality checks)
• Optymalizacja wydajności przetwarzania oraz kosztów operacyjnych
• Współpraca z Data Architectem w zakresie modelowania danych i decyzji architektonicznych
• Integracja danych z wielu źródeł (MS SQL, API, systemy zewnętrzne, np. Meta)
• Definiowanie i wdrażanie best practices (CI/CD, versioning, deployment workflows)
• Pełnienie roli lidera technicznego oraz mentoring zespołu inżynierskiego