Data Engineer in Warsaw

Organizacja Trade Promotion & Analytics (TP&A) rozpoczyna kluczową inicjatywę mającą na celu konsolidację naszego zróżnicowanego krajobrazu danych przedsiębiorstwa w jedną, zjednoczoną podstawę danych. W związku z tym poszukujemy wykwalifikowanego, praktycznego inżyniera danych (Databricks), który dołączy do naszego zespołu w Warszawie. W tej roli będziesz odpowiedzialny za projektowanie i wdrażanie spójnego modelu danych relacyjnych i analitycznych poprzez integrację danych z różnych systemów.

Twoja praca bezpośrednio umożliwi globalnym zespołom szybsze i bardziej niezawodne uzyskiwanie informacji oraz ustanowi fundament danych dla przyszłej analityki. Jeśli masz silne umiejętności techniczne w Pythonie, SQL, Databricks i modelowaniu danych oraz lubisz dążyć do wysokich standardów inżynieryjnych, chętnie się z Tobą skontaktujemy.

Kluczowe obowiązki

• Rozwój i wdrażanie (40%): Projektowanie, budowanie, testowanie i wdrażanie zautomatyzowanych potoków danych oraz procesów ETL/ELT na naszej platformie Azure i Databricks. Pisanie czystego, łatwego do utrzymania kodu produkcyjnego w Pythonie i PySpark do transformacji danych, integracji i agregacji. Rozwój, dostrajanie i optymalizacja złożonych zapytań SQL w celu zapewnienia wysokiej wydajności i efektywnego wykonania potoków.
• Modelowanie danych i projektowanie inżynieryjne (30%): Aktywne uczestnictwo w projektowaniu i wdrażaniu zharmonizowanego modelu danych relacyjnych i analitycznych, który będzie jedynym źródłem prawdy dla analityki downstream. Analiza istniejących modeli danych i schematów z wielu źródeł w celu zrozumienia przepływów danych, relacji między encjami, ograniczeń i logiki biznesowej.
• Dostawa techniczna i nadzór nad dostawcami (30%): Działanie jako techniczny punkt kontaktowy, ekspert merytoryczny i strażnik jakości dla dostarczanych przez zewnętrznych inżynierów dostawców. Przeprowadzanie strukturalnych przeglądów kodu i zatwierdzanie pull requestów (PR) w celu zapewnienia zgodności z normami kodowania, testowania i bezpieczeństwa P&G.

Wymagania

• Doświadczenie w przeprowadzaniu przeglądów kodu, ustalaniu najlepszych praktyk i udzielaniu wsparcia technicznego młodszym kolegom lub zewnętrznym deweloperom.
• Silne umiejętności komunikacyjne z możliwością artykułowania technicznych kompromisów dla interesariuszy projektu.
• Modelowanie danych: Ekspert w zakresie modelowania danych relacyjnych, koncepcji hurtowni danych (np. schematy gwiazdy/śnieżynki) i projektowania baz danych.
• Mistrzostwo w SQL: Ekspert w SQL, w tym pisanie złożonych zapytań, dostrajanie wydajności i praca z zaawansowanymi funkcjami w różnych systemach baz danych.
• Python i PySpark: Zaawansowane umiejętności programowania w Pythonie do manipulacji danymi (np. Pandas) oraz udokumentowane doświadczenie w rozwijaniu rozwiązań z PySpark w środowisku obliczeniowym rozproszonym.
• Chmura i Big Data: Silne, praktyczne doświadczenie z zestawem danych Azure (np. Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory, Synapse Analytics) oraz platformą Databricks.
• Analiza: Wyjątkowe umiejętności analityczne, rozwiązywania problemów i krytycznego myślenia z udokumentowaną zdolnością do rozkładania złożonych problemów biznesowych i danych.

Oferujemy projekty na miarę P&G oraz dostęp do światowej klasy partnerów IT i technologii od pierwszego dnia. Szeroki zakres możliwości samorozwoju (ścieżki szkoleniowe i certyfikacyjne). Konkurencyjne wynagrodzenie początkowe i program świadczeń (prywatna opieka zdrowotna, akcje P&G, plany oszczędnościowe, karty sportowe). Regularne podwyżki wynagrodzenia i możliwe awanse - zgodnie z wynikami i osiągnięciami. Możliwość zmiany roli co kilka lat, aby być w najlepszym miejscu dla Ciebie i najlepiej dla P&G.

W Procter & Gamble przyjmujemy hybrydowy model pracy, który łączy elastyczność pracy zdalnej z korzyściami współpracy w biurze. Pracownicy mogą korzystać z możliwości pracy z domu dwa dni w tygodniu, a także spędzać czas w biurze, aby wspierać pracę zespołową i poprawiać komunikację.

Prosimy o zwrócenie uwagi, że w P&G zatrudnienie jest wyłącznie na podstawie „Umowy o Pracę” (pełnoetatowa umowa o pracę).