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Senior Data Engineer – Remote in Polen

Schließen Sie sich Valtech als Senior Data Engineer an und entwickeln Sie Cloud-Datenplattformen für Analysen, maschinelles Lernen, GenAI und produktive Datenprodukte. Sie entwickeln skalierbare Pipelines, Lakehouse-Architekturen und zuverlässige Datendienste für moderne KI- und Analyse-Workloads.

PLPolenRemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AirflowApacheAWSAzureCloudGoogle Cloud PlatformKafkaPythonSparkSQLTerraform

Beschreibung

  • Entwerfen, entwickeln und optimieren Sie Cloud-Datenplattformen für Analysen, KI und Datenprodukte.
  • Erstellen Sie zuverlässige Batch-, Streaming- und Near-Realtime-Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten.
  • Entwickeln Sie robuste Prozesse für Datenaufnahme, -transformation und -aufbereitung.
  • Erstellen Sie Lakehouse-Lösungen und Medallion-Layer-Architekturen mit Databricks oder Microsoft Fabric.
  • Erstellen Sie vertrauenswürdige Datensätze für Analysen, maschinelles Lernen, Kausalanalysen, Optimierung, GenAI, LLM, RAG und agentenbasierte Anwendungen.
  • Erstellen Sie Datenmodelle und automatisieren Sie die Workflow-Orchestrierung mit Airflow, dbt, Databricks Workflows, Azure Data Factory oder vergleichbaren Tools.
  • Nutzen Sie ereignisgesteuerte und Streaming-Muster und etablieren Sie gleichzeitig Governance, Datenherkunft, Qualitätskontrollen, Zugriffsverwaltung und Observability.
  • Überwachen Sie Datenaktualität, Pipeline-Resilienz, SLA-Leistung, Skalierbarkeit, Effizienz und Betriebskosten.
  • Stellen Sie Serving-Schichten, APIs, Feature-Eingaben und analytische Schnittstellen für nachgelagerte Lösungen für maschinelles Lernen und KI bereit.
  • Präzisieren und verbessern Sie Geschäftsanforderungen durch Gespräche mit Stakeholdern und fundierte Empfehlungen.
  • Arbeiten Sie mit Data Scientists, Machine-Learning-Ingenieuren, Analysten, Plattformteams und geschäftlichen Stakeholdern zusammen.
  • Unterstützen Sie Teams bei der Einführung von Datenprodukten und der Weiterentwicklung von Praktiken im Bereich Data und AI Engineering.

Anforderungen

  • Nachweisbare praktische Erfahrung mit Apache Spark und Delta Lake.
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und SQL.
  • Berufserfahrung in der Entwicklung von Batch- und Streaming-Pipelines sowie produktionsreifen Datenplattformen.
  • Fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung, Datenqualität und Data Governance.
  • Umfangreiche praktische Erfahrung mit AWS-Datendiensten und Databricks Lakehouse oder mit Microsoft Azure/Fabric und verwandten Tools.
  • Tiefgehende Expertise in einem Cloud- und Plattformpfad; Kenntnisse in Snowflake oder GCP sind von Vorteil, aber nicht erforderlich.
  • Erfahrung im Entwurf von Lakehouse-Architekturen und in der Arbeit mit verteilten Datensystemen.
  • Sehr gutes Verständnis der Anforderungen an Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Performance von Datenpipelines.
  • Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten und eine kooperative Arbeitsweise.
  • Erfahrung in agilen oder beratenden Umgebungen ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit GenAI- und KI-Datenplattformen, CI/CD für Datenpipelines, Terraform oder CloudFormation, Kafka, Spark-Optimierung, fortgeschrittenen Analyse- oder Machine-Learning-Workloads oder groß angelegten Datenprodukten ist wünschenswert.
  • Reichen Sie einen Lebenslauf ein, der relevante Erfahrung und Fachkenntnisse ausführlich darstellt.

Zusatzleistungen

  • 24 bezahlte Arbeitstage Jahresurlaub.
  • Nationale Feiertage werden abgedeckt.
  • Bis zu 20 Krankheitstage pro Jahr.
  • Bis zu 20 unbezahlte Urlaubstage pro Jahr.
  • Krankenversicherung.
  • Wahl zwischen einer Multisport-Karte und Multikafeteria.
  • Unterstützung bei Mutterschafts- und Vaterschaftsurlaub.
  • Interne Workshops und Lerninitiativen.
  • Erstattung beruflicher Zertifizierungen.
  • Möglichkeiten zur Teilnahme an lokalen und globalen beruflichen Gemeinschaften.
  • Ein Growth Framework zur Festlegung von Erwartungen und Planung der Entwicklung auf einem gewählten Karriereweg.
  • Ein Mentoring-Programm mit Möglichkeiten, sich als Mentor oder Mentee weiterzuentwickeln und auf eine höhere Position hinzuarbeiten.
  • Fortschrittliche Leistungspakete, die sich mit der Dauer der Betriebszugehörigkeit erweitern.
  • Flexible Möglichkeiten für Remote- und hybrides Arbeiten, vorbehaltlich der länderspezifischen Verfügbarkeit.
  • Karriereentwicklung durch internationale Mobilität und berufliche Weiterbildungsprogramme.
  • Zugang zu modernen Tools, Schulungen und Branchenexperten.
  • Angemessene Vorkehrungen während des gesamten Bewerbungsprozesses.

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