Inżynier platformy danych

Veritaz to wiodący dostawca rozwiązań w zakresie zatrudnienia IT w Szwecji, zaangażowany w rozwój indywidualnych karier oraz wspieranie pracodawców w zapewnieniu idealnego dopasowania talentów. Dzięki udokumentowanej historii udanych partnerstw z czołowymi firmami, szybko zwiększyliśmy naszą obecność w USA, Europie i Szwecji jako niezawodne i zaufane źródło w branży IT.

Opis zadania

Poszukujemy doświadczonego inżyniera danych, który zbuduje i utrzyma skalowalne potoki danych oraz rozwiązania backendowe. Będziesz pracować z nowoczesnymi technologiami danych, poprawiać istniejące rozwiązania danych oraz wspierać kolegów swoją wiedzą techniczną. Rola ta odpowiada osobie, która przejmuje odpowiedzialność, pracuje samodzielnie i cieszy się współpracą w szybkim tempie.

Nad czym będziesz pracować

• Budowanie i utrzymywanie potoków danych przy użyciu Spark i Flink.
• Rozwój i poprawa rozwiązań danych używanych w zespole.
• Budowanie skalowalnych interfejsów API backendowych w celu zapewnienia dostępu do danych.
• Wsparcie kolegów w wyzwaniach związanych z inżynierią danych i programowaniem.
• Wkład w techniczne usprawnienia i nowe inicjatywy.
• Współpraca z zespołem w celu opracowania niezawodnych i skalowalnych rozwiązań.

Co przynosisz

• Doświadczenie jako inżynier danych lub na podobnym stanowisku.
• Silne umiejętności w Pythonie oraz biegłość w Javie lub Scali.
• Solidne doświadczenie w rozwoju backendu, takie jak Scala Play lub równoważny framework.
• Silne umiejętności programowania ogólnego i rozwiązywania problemów.
• Dyplom licencjata w odpowiedniej dziedzinie; tytuł magistra jest atutem.
• Doskonała znajomość języka angielskiego w mowie i piśmie.
• Możliwość pracy na miejscu w biurze klienta w Malmö przez trzy dni w tygodniu.
• Współpracujący sposób myślenia, silne umiejętności komunikacyjne oraz zdolność do przejmowania odpowiedzialności za swoją pracę.

Atuty

• Doświadczenie z Spark, Flink lub innymi technologiami big data.
• Znajomość Iceberg, Snowflake, Kafka lub Akka.
• Doświadczenie z mikroserwisami działającymi na Kubernetes.
• Doświadczenie z narzędziami wizualizacyjnymi, takimi jak Grafana.
• Interesowanie się lub praktyczne doświadczenie w zakresie uczenia maszynowego.
• Tytuł magistra w odpowiedniej dziedzinie.