Mittlerer Dateningenieur in Provectus

Wir suchen einen talentierten und erfahrenen Middle Data Engineer zur Verstärkung unseres Teams bei Provectus. Im Rahmen unserer vielfältigen Praktiken, darunter Daten, maschinelles Lernen, DevOps, Anwendungsentwicklung und Qualitätssicherung, arbeiten Sie mit einem multidisziplinären Team aus Dateningenieuren, Ingenieuren für maschinelles Lernen und Anwendungsentwicklern zusammen. Sie werden auf zahlreiche technische Herausforderungen stoßen und haben die Möglichkeit, an spannenden Open-Source-Projekten (z. B. ODD, UI für Kafka) mitzuwirken, interne Lösungen zu entwickeln und sich an F&E-Aktivitäten zu beteiligen, was ein hervorragendes Umfeld für berufliches Wachstum bietet. Verantwortlichkeiten: Arbeiten Sie eng mit Kunden zusammen, um Verstehen Sie ihre bestehenden IT-Umgebungen, Anwendungen, Geschäftsanforderungen und Ziele der digitalen Transformation genau; Sammeln und verwalten Sie große Mengen unterschiedlicher Datensätze; Arbeiten Sie direkt mit Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren zusammen, um robuste und belastbare Datenpipelines zu erstellen, die Datenprodukte versorgen; Definieren Sie Datenmodelle die unterschiedliche Daten im gesamten Unternehmen integrieren; ETL-Pipelines entwerfen, implementieren und warten; datengesteuerte Lösungen entwickeln und kontinuierlich testen. Anforderungen: 3+ Jahre Erfahrung im Data Engineering; Erfahrung in der Arbeit mit Cloud-Lösungen (vorzugsweise AWS, auch GCP oder Azure); Erfahrung mit der Cloud Datenplattformen (z. B. Snowflake, Databricks); Kenntnisse mit Infrastructure as Code (IaC)-Technologien wie Terraform oder AWS CloudFormation; Erfahrung im Umgang mit Echtzeit- und Batch-Datenflüssen und Data Warehousing mit Tools und Technologien wie Airflow, Dagster, Kafka, Apache Druid , Spark, dbt usw.; Kenntnisse in für die Datentechnik relevanten Programmiersprachen wie Python und SQL; Erfahrung im Aufbau skalierbarer APIs; Erfahrung im Aufbau generativer KI-Anwendungen (z. B. Chatbots, RAG-Systeme); Vertrautheit mit Data Governance-Aspekten wie Qualität , Entdeckung, Abstammung, Sicherheit, Geschäftsglossar, Modellierung, Stammdaten und Kostenoptimierung; Fortgeschrittene oder fließende Englischkenntnisse; Starke Fähigkeiten zur Problemlösung und die Fähigkeit, in einer schnelllebigen Umgebung zusammenzuarbeiten. Schön zu haben. Relevante AWS, GCP, Azure, Databricks-Zertifizierungen; Kenntnisse über BI-Tools (Power BI, QuickSight, Looker, Tableau usw.); Erfahrung im Aufbau von Datenlösungen in einer Data Mesh-Architektur; Vertrautheit mit klassischen Aufgaben und Tools des maschinellen Lernens (z. B. OCR, AWS SageMaker, MLFlow, usw.) Zeig mehr Zeige weniger Посадовий рівень Не застосовується Typ зайнятості Erster Robotertag Weitere Informationen Finanzen und Beratung Galuzi Finanzielle Vorteile in der Zukunft