Data Engineer for Clinical Studies in Warsaw

Opis: Jako Starszy Inżynier Danych, jesteś częścią zespołu Data & AI w Bayerze, koncentrując się na tworzeniu rozwiązań danych, które zapewniają terminowe, wysokiej jakości dane dla naukowców, analityków i agentów AI. Będziesz ściśle współpracować z ekspertami z biznesu i IT, aby projektować, wdrażać i obsługiwać niezawodne walidowane GxP potoki danych, które umożliwiają terminowy i bezpieczny dostęp do wysokiej jakości danych dla badań klinicznych w naszym Clinical Data Lakehouse, łącząc solidne zrozumienie przepływu danych klinicznych z doskonałymi umiejętnościami technicznymi i koncepcyjnymi.

Zadania: Prowadzenie rozwoju i obsługi niezawodnych potoków danych do przechowywania, przekształcania, udostępniania i analizowania danych klinicznych, umożliwiających efektywny przepływ danych klinicznych zgodnie z wymaganiami prawnymi i regulacyjnymi. Ścisła współpraca z odpowiednimi interesariuszami w zwinnej strukturze w celu uchwycenia, określenia i rozwiązania wymagań i zależności związanych z danymi, aby zapewnić odpowiednią techniczną implementację w zdrowym ekosystemie danych. Aktywna wymiana z rówieśnikami, przyjmowanie i stosowanie najlepszych praktyk w celu utrzymania spójnego, skonsolidowanego i skalowalnego krajobrazu danych. Wkład w projektowanie i wdrażanie wzorców integracji, zasad FAIR dotyczących danych oraz semantyki, aby umożliwić efektywne, zgodne i bezpieczne korzystanie z danych przez ludzi, systemy i agentów AI w ramach i poza podstawowym kontekstem danych. Współpraca z ekspertami infrastruktury w celu zapewnienia solidnego, efektywnego, bezpiecznego i odpowiedniego ustawienia, wykorzystując infrastrukturę jako kod i architekturę kompozytową. Mentorowanie mniej doświadczonych kolegów i utrzymywanie wysokich standardów w zakresie specyfikacji wymagań, praktyk inżynieryjnych, przeglądów kodu, testowania i dokumentacji.

Wymagania: Tytuł licencjata w dziedzinie informatyki, nauki o danych, technologii informacyjnej lub pokrewnej. Ponad 5-letnie doświadczenie w inżynierii danych, operacjach danych lub podobnej roli, dostarczając potoki danych i usługi na poziomie produkcyjnym. Silne poczucie odpowiedzialności za wyniki, wysokie standardy przeglądu kodu i mentoringu rówieśników oraz zobowiązanie do jasnej dokumentacji, publikacji metadanych/liniów i zrównoważonych standardów i praktyk inżynierii danych. Biegłość w Databricks, w tym DBX Asset Bundles, Lakeflow Jobs, Unity Catalog, model kontroli dostępu i zarządzania oraz Databricks CLI. Doświadczenie w wzorcach projektowania API oraz umiejętność integrowania danych z systemów źródłowych przy użyciu różnych wzorców interfejsów, takich jak OpenSharing/Delta Sharing, Iceberg‑Sharing, ODBC, GraphQL, OData, REST lub strumieniowanie zdarzeń. Silne umiejętności inżynieryjne (inżynieria danych, inżynieria oprogramowania lub inżynieria chmurowa). Biegłość w programowaniu w Pythonie, szczególnie PySpark i Kapitan. Doświadczenie w Git, w tym Github Actions, CI/CD Pipelines (deklaratywne YAML), strategie gałęzi i rozwój oparty na trunku. Zrozumienie zasad i praktyk bezpieczeństwa danych. Silne umiejętności analityczne i komunikacyjne. Dobre umiejętności komunikacji i współpracy, aby pracować samodzielnie w zorganizowanym zespole. Wysoki poziom dokładności i uwagi na szczegóły.

Będzie plusem: Doświadczenie z walidacją GxP i walidacją systemów komputerowych. Doświadczenie w inżynierii wymagań. Praktyczne doświadczenie z infrastrukturą jako kod, najlepiej Terraform na AWS. Dogłębna wiedza na temat zasad FAIR dotyczących danych, zasad Linked Data oraz koncepcji architektury Data Mesh, z udokumentowaną zdolnością do ich zastosowania w praktyce. Doświadczenie z koncepcjami warstwy semantycznej w nowoczesnych platformach danych, takich jak Databricks, Snowflake lub Microsoft Fabric. Doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu serwerów Model Context Protocol (MCP). Praktyczne doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań GraphRAG. Wiedza na temat regulacji dotyczących prywatności danych (np. RODO, CCPA). Doświadczenie w inżynierii chmurowej (np. AWS, Azure). Wiedza w dziedzinie farmaceutycznej (np. LOINC, SNOMED CT, omics, cele, testy, badania kliniczne, RWE itp.).

Warunki: Minimalne miesięczne wynagrodzenie brutto dla tej roli wynosi 20 240 PLN, a ostateczna płaca jest ustalana na podstawie obiektywnych czynników, takich jak doświadczenie, kwalifikacje, zakres odpowiedzialności i wewnętrzna zgodność. Ta pozycja kwalifikuje się do zmiennych składników wynagrodzenia, takich jak premie uzależnione od wyników, przyznawane zgodnie z odpowiednią grupą pracowników, zakresem roli i strukturą wynagrodzenia. Opieka medyczna powyżej wymogów ustawowych. Elastyczne świadczenia wspierające wypoczynek oraz programy zdrowotne/sportowe. Ubezpieczenie na życie, wypadkowe i od niepełnosprawności w ramach grupowego ubezpieczenia. Plany emerytalne wspierane przez pracodawcę z regularnymi wkładami firmy. Dodatek na pracę zdalną, aby wspierać pracę hybrydową lub zdalną. Samochód służbowy jako benefit. Dodatkowe płatne urlopy. Bayer oferuje możliwość pracy w modelu hybrydowym. Wiemy, jak ważna jest równowaga między pracą a życiem prywatnym, dlatego nasi pracownicy mogą pracować z domu, z biura lub łączyć oba środowiska pracy. Możliwości korzystania z modelu hybrydowego są każdorazowo omawiane z menedżerem.