Data Engineer; Airflow

Poszukujemy doświadczonego Data Engineera zainteresowanego współpracą w modelu B2B, w ramach projektu realizowanego dla naszego klienta.

Zakres usług obejmuje projektowanie, budowę i optymalizację skalowalnych pipeline’ów danych z wykorzystaniem Apache Airflow, Python, Snowflake oraz dbt, a także rozwój procesów integracji i transformacji danych, zasilanie Data Lake (AWS S3) oraz optymalizację wydajności i kosztów przetwarzania danych.

Model współpracy: B2B | 100% zdalnie (z terytorium Polski)

Rozpoczęcie świadczenia usług: ASAP – preferowana dostępność od zaraz lub w ciągu maksymalnie 2 tygodni.

• Projektowanie, tworzenie i rozwój skalowalnych pipeline’ów danych oraz DAG-ów w Apache Airflow z wykorzystaniem Pythona.
• Implementacja procesów ETL/ELT integrujących dane z API, baz danych oraz plików do Data Lake (AWS S3) i Snowflake.
• Modelowanie i transformacja danych z wykorzystaniem dbt.
• Optymalizacja zapytań SQL oraz wydajności i kosztów przetwarzania danych w Snowflake.
• Projektowanie i wdrażanie mechanizmów monitorowania, alertowania oraz obsługi błędów w pipeline’ach danych.
• Implementacja mechanizmów kontroli jakości danych, w tym testów i walidacji.
• Opracowywanie i aktualizacja dokumentacji technicznej dotyczącej dostarczanych rozwiązań.

• Minimum 3 lata komercyjnego doświadczenia w realizacji projektów Data Engineering.
• Bardzo dobra znajomość Apache Airflow (DAGs, operators, sensors, hooks, Task Flow API, XCom, pools, backfills, idempotent DAG design).
• Bardzo dobra znajomość Pythona, w tym tworzenia czytelnego, testowalnego kodu oraz testów z wykorzystaniem pytest.
• Zaawansowana znajomość SQL (CTE, window functions, optymalizacja zapytań).
• Praktyczne doświadczenie ze Snowflake (warehouses, stages, external volumes, COPY INTO).
• Doświadczenie z dbt (models, tests, macros, snapshots, incremental models).
• Znajomość AWS S3, architektury Data Lake, partycjonowania danych, formatów Parquet, JSON, CSV oraz polityk IAM.
• Doświadczenie z Git i CI/CD.
• Znajomość języka angielskiego na poziomie B2/C1.
• Samodzielność w realizacji powierzonych usług, odpowiedzialność za jakość dostarczanych rozwiązań oraz umiejętność komunikacji z interesariuszami technicznymi i biznesowymi.

• Znajomość Docker i Kubernetes.
• Doświadczenie z Apache Iceberg lub Delta Lake.
• Znajomość narzędzi Data Quality i Data Observability (Great Expectations, Soda).
• Doświadczenie w modelowaniu wymiarowym danych (Kimball).