Senior Analytics Engineer in Poznań

O Dateonic i projekt

Big Data i AI są w naszej DNA, z nowoczesnymi platformami danych w chmurze i Databricks w centrum naszej innowacji. Założona przez inżynierów i architektów pasjonujących się rozwiązywaniem złożonych wyzwań związanych z danymi, Dateonic łączy wiodącą w branży wiedzę techniczną z podejściem skoncentrowanym na produkcie, aby przekształcić surowe dane w inteligencję działania. Nasza kultura opiera się na trzech podstawowych wartościach: Pasji, Społeczności i Zaangażowaniu. Kochamy trudne problemy, wspieramy się nawzajem poprzez bliską współpracę i dostarczamy to, co obiecujemy, nie idąc na skróty.

W tej roli outsourcingowej będziesz reprezentować Dateonic w długoterminowej inicjatywie współpracy z globalnym liderem w dziedzinie innowacji doświadczeń. Dołączysz do multidyscyplinarnego zespołu dostarczającego niezawodne potoki danych, zautomatyzowane raportowanie i analizy gotowe dla kierownictwa dla światowej klasy marek przedsiębiorstw. Dołączenie do tego projektu pozwala Ci wywrzeć wpływ na styku inżynierii danych i inteligencji biznesowej, wspierane przez techniczne mentorstwo i społeczność inżynieryjną Dateonic.

Rola

Szukamy doświadczonego Starszego Inżyniera Analityki, który połączy backendowe platformy danych w chmurze z front-endową inteligencją biznesową. W tej roli zaprojektujesz i utrzymasz oparte na chmurze przepływy pracy ETL i ELT, zbudujesz solidne modele danych oraz opracujesz zautomatyzowane rozwiązania raportowe przy użyciu narzędzi takich jak Databricks, Alteryx, Tableau i Power BI. Będziesz przechodzić między strategicznymi projektami danych a szybkim analizowaniem zapytań, pracując głównie samodzielnie, aby przekształcać złożone pytania biznesowe w skalowalne, gotowe do analizy zestawy danych. Poza budowaniem technicznych potoków, będziesz kluczowym partnerem dla analityków danych, naukowców danych, specjalistów AI i interesariuszy wykonawczych, aby zapewnić spójność metryk, jakość danych i zarządzaną dostawę.

Obowiązki

• Prowadzenie rozwoju i utrzymania wielokrotnego użytku, gotowych do analizy zestawów danych i modeli dostosowanych do raportowania, pulpitów BI i zaawansowanej analityki.
• Projektowanie i wdrażanie skalowalnych potoków pobierania i transformacji danych za pomocą API i łączników chmurowych przy użyciu Alteryx, Databricks SQL, PySpark i usług Azure.
• Budowanie, utrzymywanie i ulepszanie interaktywnych pulpitów i wizualizacji na poziomie wykonawczym w Tableau i Power BI, przekształcając niejasne pytania biznesowe w konkretne spostrzeżenia.
• Orkiestracja i automatyzacja przepływów ETL i ELT przy użyciu narzędzi takich jak Databricks Workflows, Apache Airflow lub Azure Data Factory.
• Posiadanie modelowania danych, spójności warstwy semantycznej i definicji metryk, aby zapewnić zgodność między aktywami analitycznymi a KPI biznesowymi.
• Przeprowadzanie rygorystycznej walidacji danych, QA i automatycznego wykrywania anomalii, aby zapewnić integralność, kompletność i niezawodność danych.
• Rozwiązywanie złożonych problemów związanych z modelowaniem danych, transformacją lub rozbieżnościami metryk, przeprowadzając analizę przyczyn źródłowych w celu zapewnienia trwałych rozwiązań.
• Utrzymywanie jasnej dokumentacji technicznej, zależności od źródła do celu i definicji semantycznych, stosując najlepsze praktyki kontroli wersji i przeglądów kodu.
• Ścisła współpraca z analitykami danych, naukowcami danych, zespołami AI i interesariuszami klientów w celu dostosowania wyników inżynierii danych do potrzeb uczenia maszynowego i raportowania.

Wymagania konieczne

• Co najmniej 3-letnie doświadczenie w inżynierii analitycznej, platformach danych w chmurze i rozwiązaniach BI dla przedsiębiorstw.
• Silna znajomość platformy Databricks, w tym Python, PySpark, SQL, Delta Lake i Databricks Workflows.
• Udokumentowane doświadczenie w pracy z Alteryx w zakresie zautomatyzowanego ETL, przygotowania danych i przepływów raportowania.
• Rozległe doświadczenie w tworzeniu interaktywnych pulpitów i wizualizacji w Tableau, Power BI lub równoważnych narzędziach BI dla przedsiębiorstw.
• Znajomość Microsoft Azure i architektur danych w chmurze.
• Praktyczne doświadczenie z integracjami API, potokami pobierania danych i orkiestracją przepływów pracy (takimi jak Databricks Workflows, Airflow lub Azure Data Factory).
• Solidne zrozumienie modelowania danych wymiarowych, warstw semantycznych, walidacji danych i automatycznych kontroli jakości.
• Znajomość zasad zarządzania danymi, standardów bezpieczeństwa i przepływów pracy kontroli wersji opartych na Gicie.
• Silne umiejętności analitycznego rozwiązywania problemów oraz jasne umiejętności komunikacyjne w języku angielskim do współpracy z interesariuszami technicznymi i biznesowymi.
• Dyplom w dziedzinie informatyki, nauki o danych, systemów informacyjnych, inżynierii, matematyki, statystyki lub pokrewnej dziedziny (lub równoważne doświadczenie praktyczne).

Wymagania dodatkowe

• Znajomość korporacyjnych KPI finansowych i metryk przychodów.
• Doświadczenie w pracy z danymi przestrzennymi lub geospatialnymi.
• Ekspozycja na współpracę z zespołami Data Science i AI w zakresie przygotowania cech modeli i zasobów danych napędzanych AI.