Data Engineer (Junior / Mid) @ Respect Energy Fuels Sp zo.o.
Respect Energy Fuels Sp zo.o.
Job Description
Cel stanowiska
Rola odpowiada za projektowanie, budowę i utrzymanie warstwy danych wspierającej aplikacje wewnętrzne, raportowanie oraz procesy operacyjne i analityczne spółki działającej w branży tradingu energetycznego i gazowego. Celem jest dostarczanie stabilnych, skalowalnych i dobrze udokumentowanych pipeline’ów danych zasilanych z różnorodnych zewnętrznych systemów i giełd energii.
Stanowisko łączy data engineering, automatyzację i współpracę między funkcyjna. Osoba na tej roli pracuje na styku baz danych, ETL/ELT, hurtowni danych, aplikacji biznesowych oraz zespołów Data Science, DevOps i developmentu.
Co oferujemy- Realny wpływ na architekturę danych, rozwój hurtowni danych oraz standardy integracji i automatyzacji w spółce.
- Pracę na styku danych, aplikacji i biznesu, z dużą ekspozycją na rzeczywiste procesy operacyjne i analityczne organizacji.
- Bliską współpracę z zespołami Data Science, DevOps, developerami oraz użytkownikami biznesowymi przy projektach o wysokiej użyteczności.
- Szeroki zakres ownershipu: od projektu rozwiązania, przez development i wdrożenie, po utrzymanie i dalszą optymalizację.
- Środowisko, które oczekuje samodzielności, jakości technicznej, odpowiedzialności i inicjatywy w budowie nowoczesnej funkcji danych.
Wymagania
- Komercyjne doświadczenie na poziomie Mid w obszarze Data Engineering, ETL/ELT, integracji danych lub budowy hurtowni danych.
- Bardzo dobra znajomość SQL oraz praktyka w pracy z relacyjnymi bazami danych — przede wszystkim MySQL i/lub Microsoft SQL Server — obejmująca transformacje, optymalizację zapytań i zarządzanie schematami.
- Bardzo dobra znajomość Python w kontekście przetwarzania danych, integracji i automatyzacji, w tym praca z bibliotekami takimi jak pandas, SQLAlchemy, requests, openpyxl.
- Doświadczenie w budowie i utrzymaniu procesów ETL/ELT oraz orkiestracji workflowów w Apache Airflow (mile widziana znajomość TaskFlow API).
- Praktyczna znajomość zagadnień związanych z jakością danych, walidacją, monitoringiem i obsługą błędów.
- Doświadczenie w integracji danych z różnych typów źródeł: REST API, SFTP, pliki XML, pliki Excel — ze szczególnym uwzględnieniem środowisk, gdzie dane napływają z zewnętrznych systemów giełdowych lub ERP.
- Doświadczenie w pracy z hurtownią danych lub warstwami analitycznymi wykorzystywanymi przez raportowanie i aplikacje.
- Umiejętność współpracy z programistami, DevOps i użytkownikami biznesowymi przy przekładaniu wymagań na rozwiązania techniczne.
- Ownership, samodzielność, dobra organizacja pracy oraz znajomość języka angielskiego na poziomie co najmniej B2.
Mile widziane
- Znajomość Bloomberg API, Microsoft Graph API (SharePoint, OneDrive) lub innych źródeł danych finansowych i rynkowych.
- Znajomość lub doświadczenie z systemem ERP Comarch XL jako źródłem danych w procesach ETL.
- Znajomość Azure, Kubernetes, Docker, GitHub Actions, ArgoCD, Helm lub podobnych elementów nowoczesnego stacku deploymentowego.
- Doświadczenie z narzędziami typu dbt, Kafka, CDC lub rozwiązaniami wspierającymi nowoczesne platformy danych.
- Praktyka we wspieraniu aplikacji biznesowych od strony danych oraz w budowie integracji między systemami.
- Doświadczenie we współpracy z Data Science lub w środowisku tradingowym, energetycznym lub gazowym — branżowa znajomość instrumentów (TGE, EEX, TTF, EUA, kontrakty terminowe) będzie dodatkowym atutem.
Rola odpowiada za projektowanie, budowę i utrzymanie warstwy danych wspierającej aplikacje wewnętrzne, raportowanie oraz procesy operacyjne i analityczne spółki działającej w branży tradingu energetycznego i gazowego. Celem jest dostarczanie stabilnych, skalowalnych i dobrze udokumentowanych pipeline’ów danych zasilanych z różnorodnych zewnętrznych systemów i giełd energii.
Stanowisko łączy data engineering, automatyzację i współpracę między funkcyjna. Osoba na tej roli pracuje na styku baz danych, ETL/ELT, hurtowni danych, aplikacji biznesowych oraz zespołów Data Science, DevOps i developmentu.
Co oferujemy- Realny wpływ na architekturę danych, rozwój hurtowni danych oraz standardy integracji i automatyzacji w spółce.
- Pracę na styku danych, aplikacji i biznesu, z dużą ekspozycją na rzeczywiste procesy operacyjne i analityczne organizacji.
- Bliską współpracę z zespołami Data Science, DevOps, developerami oraz użytkownikami biznesowymi przy projektach o wysokiej użyteczności.
- Szeroki zakres ownershipu: od projektu rozwiązania, przez development i wdrożenie, po utrzymanie i dalszą optymalizację.
- Środowisko, które oczekuje samodzielności, jakości technicznej, odpowiedzialności i inicjatywy w budowie nowoczesnej funkcji danych.