Pro našeho klienta z bankovního sektoru realizujeme modernizaci datového skladu – přechod z on-prem Oracle řešení do cloudového prostředí Microsoft Azure (Fabric ekosystém).
Jedná se o dlouhodobou transformační iniciativu s cílem vybudovat moderní, škálovatelnou a cloud-native datovou architekturu.
Vaše role:
Jako Azure Developer / Data Engineer budete součástí týmu, který navrhuje a implementuje nové datové pipeline a postupně migruje stávající DWH řešení do Azure prostředí.
Konkrétně budete:
Navrhovat a implementovat datové pipeline v Azure Data Factory.
Vyvíjet transformační logiku v Pythonu a SQL.
Pracovat se serverless komponentami (Azure Functions).
Podílet se na návrhu moderní datové architektury v Azure (Fabric).
Nastavovat a dodržovat CI/CD procesy (Git).
Spolupracovat s architekty, analytiky a dalšími členy datového týmu.
Požadujeme:
Praktickou zkušenost s rolí Data Engineer / Azure Developer.
Velmi dobrou znalost SQL.
Zkušenost s vývojem v Pythonu.
Praxi s Azure Data Factory.
Zkušenost s Azure Functions.
Orientaci v Git a CI/CD procesech.
Schopnost samostatné práce a odpovědnost za dodávku.
Výhodou:
Zkušenost s migrací DWH nebo modernizací legacy řešení.
Zkušenost z bankovního nebo regulovaného prostředí.
Přehled v oblasti datové architektury (ETL/ELT, DWH principy).
Zkušenost s Microsoft Fabric.
Nabízíme:
Práci na strategickém transformačním projektu v bankovním prostředí.
Moderní cloudový technologický stack.
Možnost být součástí transformační iniciativy, ne jen „udržovat legacy“.
Možnost dalšího rozvoje v oblasti Azure a datové architektury
Možnost dlouhodobé spolupráce.
Mezinárodní spolupráci v rámci širšího týmu.
Zázemí silné technologické společnosti s mezinárodními projekty.
Ness Digital Engineering provides advisory and scaled services for digital business transformation, designing digital platforms and software to drive revenue and market disruption.
Please mention you found this job on AI Jobs. It helps us get more startups to hire on our site. Thanks and good luck!
Understand the required skills and qualifications, anticipate the questions you may be asked, and study well-prepared answers using our sample responses.
Data Engineer Q&A's