W skrócie
- Zadania: Projektuj i buduj rozwiązania big data w Azure Databricks dla analityki w czasie rzeczywistym.
- Firma: Wiodący globalny bank inwestycyjny z międzynarodową kulturą współpracy.
- Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, hybrydowy model pracy i możliwości rozwoju zawodowego.
- Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z doskonałymi możliwościami rozwoju kariery.
- Dlaczego ta praca: Pracuj z nowoczesnymi technologiami i wpływaj na innowacyjne projekty w finansach.
- Kwalifikacje: Doświadczenie w Azure Databricks oraz umiejętności programowania w Pythonie/PySpark.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 63000 - 77000 zł za rok.
Obecnie poszukujemy Azure Databricks Engineera do zespołu jednej z wiodących globalnych banków inwestycyjnych. Projekt jest realizowany we współpracy z dużą międzynarodową firmą świadczącą usługi IT. W tej roli Optiveum jest stroną rekrutacyjną i umowy, co oznacza, że podpiszesz umowę współpracy bezpośrednio z nami.
Wymagana lokalizacja: Kraków (kandydaci muszą mieszkać w Krakowie lub w jego pobliżu).
Obowiązki:
- Projektowanie i wdrażanie rozwiązań big data w Azure Databricks dla przypadków użycia analityki wsadowej i w czasie rzeczywistym.
- Budowanie potoków Spark, które zasilają dane w dół dla BI i generują dane dla Data Science.
- Integracja usług w czasie rzeczywistym, które przetwarzają zdarzenia biznesowe z Kafka i przechowują je w ADLS Gen2 przy użyciu Databricks.
- Rozwój przetwarzania strumieniowego w prawie rzeczywistym w celu pozyskiwania cech do wnioskowania modeli ML.
- Optymalizacja wydajności Databricks (klasterowanie cieczy, odkurzanie, Z-ordering itp.).
- Współpraca z zespołami DevOps w celu zapewnienia doskonałej infrastruktury operacyjnej.
Wymagania:
- Wykształcenie wyższe w dziedzinie informatyki, inżynierii lub nauk ścisłych.
- 8–10 lat doświadczenia, w tym 5+ lat z usługami chmurowymi Azure.
- Silne doświadczenie praktyczne z Azure Databricks, Delta Lake, Python / PySpark i Spark.
- Znajomość architektury Lakehouse, Data Mesh, wirtualizacji danych, modelowania wymiarowego i technik agregacji danych.
- Doświadczenie w budowaniu rozproszonych platform danych (np. Spark, Kafka, Flink, HBase) na dużą skalę.
- Implementacje oparte na Hadoopzie, SQL / T-SQL, Unix i Hive.
- Azure Data Factory, ADLS Gen2 i Azure SQL Database.
- Dobra znajomość RDBMS, Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse i architektury Medallion.
- Co najmniej jedno narzędzie do orkiestracji przepływu pracy (Apache Airflow, Luigi, Oozie, AWS Glue lub podobne).
- Znajomość Microsoft Fabric i podstawowa znajomość wymiarów jakości danych.
- Biegła znajomość języka angielskiego.
- Obywatelstwo polskie lub UE, lub ważny przez co najmniej 12 miesięcy stały pobyt / pozwolenie na pracę.
Proces rekrutacji:
- Jedna rozmowa kwalifikacyjna z partnerem usług IT, a następnie 1–3 rozmowy z bankiem.
- Zadania techniczne są wykonywane na żywo: prosimy o wcześniejsze przygotowanie i przetestowanie środowiska programistycznego. Użycie narzędzi AI, asystentów kodowania lub generatorów kodu podczas rozmów kwalifikacyjnych jest zabronione.
- Wybrany kandydat przejdzie kontrolę przeszłości przez zewnętrzną firmę (HireRight), obejmującą tożsamość, prawo do pracy, wykształcenie i historię zatrudnienia, dlatego daty i pracodawcy w CV muszą być dokładne.
- Twoje imię w aplikacji i CV musi dokładnie odpowiadać Twojemu oficjalnemu dokumentowi tożsamości (obywatele polscy: prosimy o uwzględnienie wszystkich imion).
- Kandydaci, którzy brali udział w procesie rekrutacyjnym dla tego partnera usług IT lub tego banku w ciągu ostatnich 12 miesięcy, nie mogą być brani pod uwagę.
Azure Databricks Engineer in Kraków – pracodawca: OPTIVEUM sp. z o.o.
OPTIVEUM sp. z o.o. to doskonały pracodawca, który oferuje wyjątkowe możliwości rozwoju zawodowego w dynamicznym środowisku międzynarodowym. Pracując w Gdańsku, Łodzi lub Warszawie, będziesz częścią zespołu, który ceni innowacyjność i współpracę, a elastyczny model pracy hybrydowej sprzyja równowadze między życiem zawodowym a prywatnym. Oferujemy konkurencyjne wynagrodzenie oraz dostęp do szkoleń, które wspierają rozwój umiejętności analitycznych i technologicznych naszych pracowników.
