Senior Data Engineer – Hybrid in Gdynia

Senior Data Engineer – Hybrid in Gdynia

Gdynia Pełny etat 121500 - 148500 zł / rok (szac.) Hybrydowo
O

W skrócie

  • Zadania: Projektuj i utrzymuj modele danych oraz buduj odporną infrastrukturę danych.
  • Firma: Optiveum - innowacyjna firma zajmująca się zarządzaniem danymi.
  • Benefity: Hybrydowy model pracy, elastyczne godziny i możliwość rozwoju zawodowego.
  • Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami szybkiego rozwoju kariery.
  • Dlaczego ta praca: Pracuj nad nowoczesnymi rozwiązaniami w dziedzinie danych i wpływaj na procesy windykacyjne.
  • Kwalifikacje: Bardzo dobra znajomość SQL i Python, doświadczenie z Snowflake, dbt i Airflow.

Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 121500 - 148500 zł za rok.

Optiveum poszukuje Senior Data Analyst w zespole Recovery Data Management, aby wspierać rozwój rozwiązań danych w domenie windykacji.

Zakres obejmuje projektowanie i utrzymanie modeli danych, budowę odpornych pipeline'ów, integrację danych przez API oraz pełne właścowe dostaw – od wymagań po wdrożenie produkcyjne.

Praca hybrydowa: 2–3 dni w tygodniu w biurze (Gdańsk, Gdynia, Warszawa).

Wymagana jest samodzielność, bardzo dobra znajomość SQL i Python oraz doświadczenie z Snowflake, dbt i Airflow.

#J-18808-Ljbffr

Senior Data Engineer – Hybrid in Gdynia – pracodawca: Optiveum

Optiveum to doskonały pracodawca, oferujący elastyczny model pracy hybrydowej w sercu Polski, w miastach takich jak Warszawa, Gdańsk, Gdynia i Łódź. Nasza kultura pracy opiera się na współpracy i innowacyjności, co sprzyja rozwojowi zawodowemu pracowników, a także zapewnia dostęp do unikalnych projektów w międzynarodowym środowisku finansowym. Oferujemy konkurencyjne wynagrodzenie oraz możliwość pracy z najnowszymi technologiami w dynamicznej branży bankowej.

O

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny Optiveum

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako Senior Data Engineer – Hybrid in Gdynia

SQL
Python
Snowflake
dbt
Airflow
Projektowanie modeli danych
Utrzymanie pipeline'ów