Data Science Consultant (f / m/x) - Senior

Opis

Będziesz częścią zespołu Unified Data Platform, przyczyniając się do projektowania i ewolucji skalowalnych, natywnych dla chmury rozwiązań danych, które wspierają raportowanie korporacyjne i przypadki użycia oparte na sztucznej inteligencji w całej firmie. Rola ta koncentruje się na nowoczesnych architekturach jezior danych i hurtowni danych, wykorzystujących AWS i Databricks w celu zapewnienia niezawodnych, bezpiecznych i gotowych na przyszłość platform danych zarówno dla danych strukturalnych, jak i nieustrukturyzowanych. W tej roli będziesz ściśle współpracować z wielofunkcyjnymi zespołami, w tym analitykami biznesowymi, analitykami danych, architektami i programistami, aby zapewnić zgodność platform danych z ewoluującymi potrzebami biznesowymi i najlepszymi praktykami branżowymi. Będziesz uczestniczyć w inicjatywach ciągłego doskonalenia, stosując nowoczesne wzorce inżynierii danych i innowacje w celu zwiększenia możliwości platformy, skalowalności i długoterminowej konserwacji. Projektowanie, refaktoryzacja i utrzymywanie pipeline'ów danych wielokrotnego użytku w AWS i Databricks w celu wsparcia raportowania korporacyjnego i przypadków użycia sztucznej inteligencji. Budowanie i zarządzanie opartymi na chmurze jeziorami danych, hurtowniami danych, przepływami pracy ETL i usługami zaplecza zarówno dla danych strukturalnych, jak i nieustrukturyzowanych. Ścisła współpraca z analitykami biznesowymi, naukowcami zajmującymi się danymi, architektami, programistami i interesariuszami w celu przełożenia wymagań na skalowalne rozwiązania w zakresie danych. Wdrażanie solidnych praktyk testowania, monitorowania i dokumentowania przy jednoczesnym uczestnictwie w przeglądach kodu w celu zapewnienia niezawodności, bezpieczeństwa i jakości. Optymalizacja pipeline'ów danych i obciążeń pod kątem wydajności, efektywności kosztowej, skalowalności i rozwiązywania wąskich gardeł w środowiskach produkcyjnych Silne praktyczne doświadczenie w inżynierii danych w chmurze przy użyciu AWS i Databricks. Biegłość w projektowaniu i optymalizacji pipeline'ów ETL/ELT dla ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych zbiorów danych na dużą skalę. Solidna wiedza na temat jezior danych, architektur hurtowni danych i rozproszonego przetwarzania danych Umiejętność efektywnej współpracy z zespołami wielofunkcyjnymi i przekładania wymagań biznesowych na rozwiązania techniczne Doświadczenie w dostrajaniu wydajności, optymalizacji kosztów, testowaniu, monitorowaniu oraz zapewnianiu bezpieczeństwa i niezawodności danych Zróżnicowane portfolio klientów Szeroki wachlarz technologii Stabilne zatrudnienie Możliwość pracy zdalnej Kontrakty z globalnymi markami Great Place to Work w Europie Wielu ekspertów, od których możesz się uczyć Otwarty i dostępny zarząd

Benefity

• Zróżnicowane portfolio klientów

• Szeroki wachlarz technologii

• Stabilne zatrudnienie

• Możliwość pracy zdalnej

• Kontrakty z globalnymi markami

• Great Place to Work w Europie

• Wielu ekspertów, od których możesz się uczyć

• Otwarty i dostępny zarząd

Wymagania

• Silne praktyczne doświadczenie w inżynierii danych w chmurze przy użyciu AWS i Databricks.

• Biegłość w projektowaniu i optymalizacji pipeline'ów ETL/ELT dla ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych zbiorów danych na dużą skalę.

• Solidna wiedza na temat jezior danych, architektur hurtowni danych i rozproszonego przetwarzania danych

• Umiejętność efektywnej współpracy z zespołami wielofunkcyjnymi i przekładania wymagań biznesowych na rozwiązania techniczne

• Doświadczenie w dostrajaniu wydajności, optymalizacji kosztów, testowaniu, monitorowaniu oraz zapewnianiu bezpieczeństwa i niezawodności danych

Zakres obowiązków

• Projektowanie, refaktoryzacja i utrzymywanie pipeline'ów danych wielokrotnego użytku w AWS i Databricks w celu wsparcia raportowania korporacyjnego i przypadków użycia sztucznej inteligencji.

• Budowanie i zarządzanie opartymi na chmurze jeziorami danych, hurtowniami danych, przepływami pracy ETL i usługami zaplecza zarówno dla danych strukturalnych, jak i nieustrukturyzowanych.

• Ścisła współpraca z analitykami biznesowymi, naukowcami zajmującymi się danymi, architektami, programistami i interesariuszami w celu przełożenia wymagań na skalowalne rozwiązania w zakresie danych.

• Wdrażanie solidnych praktyk testowania, monitorowania i dokumentowania przy jednoczesnym uczestnictwie w przeglądach kodu w celu zapewnienia niezawodności, bezpieczeństwa i jakości.

• Optymalizacja pipeline'ów danych i obciążeń pod kątem wydajności, efektywności kosztowej, skalowalności i rozwiązywania wąskich gardeł w środowiskach produkcyjnych