W skrócie
- Zadania: Prowadź zespół inżynierów danych, budując skalowalne infrastruktury i potężne przepływy danych.
- Firma: Fetcherr - innowacyjna firma AI specjalizująca się w głębokim uczeniu i rozwiązaniach danych.
- Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, elastyczne godziny pracy i możliwości rozwoju zawodowego.
- Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami szybkiego rozwoju kariery.
- Dlaczego ta praca: Zyskaj doświadczenie w zarządzaniu zespołem i rozwijaj nowoczesne technologie.
- Kwalifikacje: 3+ lata doświadczenia w zarządzaniu zespołem inżynierów danych oraz umiejętności programowania w Pythonie.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 123750 - 151250 zł za rok.
Fetcherr jest firmą opartą na sztucznej inteligencji, specjalizującą się w głębokim uczeniu, handlu algorytmicznym i rozwiązaniach z zakresu dużych danych. Nasza technologia, Large Market Model (LMM), umożliwia dokładne prognozowanie popytu oraz podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, opartych na danych.
Poszukujemy doświadczonego lidera zespołu inżynierów danych, który poprowadzi nasze wysiłki w zakresie inżynierii danych i nadzoruje zespół wykwalifikowanych inżynierów danych. Ta rola łączy w sobie techniczne przywództwo oraz zarządzanie zespołem, a do jej obowiązków należy budowanie i skalowanie infrastruktury danych, aby wspierać ceny w czasie rzeczywistym, duże potoki danych oraz produkty oparte na uczeniu maszynowym.
Obowiązki:
- Zarządzanie zespołem inżynierów danych odpowiedzialnych za budowanie solidnych, skalowalnych i wydajnych potoków danych oraz infrastruktury.
- Projektowanie, budowanie i utrzymywanie rozproszonych przepływów przetwarzania danych (wsadowe i strumieniowe).
- Wdrażanie najlepszych praktyk dotyczących jakości danych, walidacji, testowania i obserwowalności.
- Odpowiedzialność za rozwój architektury danych Fetcherr w zgodzie z celami biznesowymi i produktowymi.
- Zarządzanie planowaniem sprintów, podziałem zadań, przeglądami kodu oraz informacjami zwrotnymi na temat wydajności zespołu.
- Bezpośredni wkład w kluczowe zadania rozwojowe i decyzje architektoniczne.
- Rekrutacja, mentoring i rozwój zespołu inżynierów danych.
Wymagania:
- 3+ lata udokumentowanego doświadczenia w prowadzeniu i zarządzaniu zespołem inżynierów danych (wymagana umiejętność zarządzania ludźmi).
- 6+ lat doświadczenia w inżynierii danych, w tym silne umiejętności programowania w Pythonie, zaawansowane umiejętności SQL oraz doświadczenie w modelowaniu danych.
- Udokumentowane doświadczenie w projektowaniu i utrzymywaniu dużych platform danych (setki TB).
- Znajomość narzędzi do orkiestracji danych (Airflow, Prefect lub Dagster).
- Praktyczne doświadczenie z rozproszonymi frameworkami danych (Apache Beam, Spark lub podobne).
- Doświadczenie z platformami chmurowymi — preferowany GCP (AWS/Azure akceptowalne).
- Znajomość Dockera i pipeline'ów CI/CD (GitHub/GitLab).
- Silne umiejętności komunikacyjne, mentorskie i współpracy.
- Wykształcenie BSc/MSc w dziedzinie informatyki, inżynierii lub pokrewnej.
- Znajomość języka angielskiego (mówiony i pisany).
Miłe do posiadania:
- Doświadczenie z narzędziami Google Cloud Platform (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub).
- Tło pracy z pipeline'ami ML lub zespołami zajmującymi się danymi.
- Znajomość kontraktów danych, pochodzenia i narzędzi wersjonowania.
- Znajomość struktur danych i algorytmów.
- Doświadczenie w optymalizacji potoków i baz danych pod kątem wydajności i kosztów.
- Znajomość systemów lotniczych, cenowych lub GDS.
Data Science Team Lead in Wrocław – pracodawca: Fetcherr
Fetcherr to doskonały pracodawca, który stawia na rozwój swoich pracowników w dynamicznym środowisku startupowym. Oferujemy możliwość pracy z najnowocześniejszymi technologiami w dziedzinie sztucznej inteligencji oraz współpracę z zespołami międzyfunkcyjnymi, co sprzyja innowacyjności i kreatywności. Nasza kultura pracy opiera się na przejrzystości, współpracy i dążeniu do osiągania wymiernych rezultatów, co czyni nas idealnym miejscem dla osób pasjonujących się uczeniem maszynowym i jego zastosowaniami w realnym świecie.
