Data Engineer in Warsaw

Data Engineer in Warsaw

Warsaw Pełny etat 121500 - 148500 zł / rok (szac.) Stacjonarnie
P

W skrócie

  • Zadania: Projektuj modele danych i optymalizuj potoki ELT w Google Cloud.
  • Firma: Dynamiczna firma technologiczna z innowacyjnym podejściem.
  • Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, elastyczne godziny pracy i możliwości rozwoju.
  • Pozostałe informacje: Szybkie tempo pracy z różnorodnymi projektami.
  • Dlaczego ta praca: Pracuj z najnowszymi technologiami i wpływaj na rozwój danych.
  • Kwalifikacje: Doświadczenie w budowie hurtowni danych i znajomość BigQuery.

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

Data Engineer pracujący przy hurtowniach danych i potokach ELT w Google Cloud, głównie w oparciu o BigQuery i Apache Airflow. Będziesz projektować modele danych, optymalizować koszty zapytań i współpracować z analitykami oraz biznesem.

Wymagania:

  • Doświadczenie w projektowaniu i budowie hurtowni danych oraz znajomość modelowania danych;
  • Doświadczenie z Google BigQuery (partycjonowanie, klastrowanie, optymalizacja kosztów);
  • Doświadczenie z Apache Airflow do orkiestracji workflow;
  • Doświadczenie z Claude Code i innymi asystentami AI w cyklu wytwarzania oprogramowania;
  • Bardzo dobry angielski i polski.

Data Engineer in Warsaw – pracodawca: PEOPLEMORE P.S.A.

People More to doskonały pracodawca, oferujący elastyczne warunki pracy w trybie zdalnym, co pozwala na zachowanie równowagi między życiem zawodowym a prywatnym. Nasza kultura pracy opiera się na współpracy i innowacyjności, a pracownicy mają możliwość ciągłego rozwoju poprzez różnorodne projekty oraz wsparcie w nauce nowych technologii. Dodatkowo, praca z międzynarodowymi zespołami i klientami stwarza unikalne możliwości zdobywania doświadczenia w dynamicznym środowisku.

P

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny PEOPLEMORE P.S.A.

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako Data Engineer in Warsaw

Google Cloud
BigQuery
Apache Airflow
Modelowanie danych
Optymalizacja kosztów zapytań
Hurtownie danych
Orkiestracja workflow