Przede wszystkim oczekujemy od Ciebie umiejętności rozumienia problemów biznesowych i przełożenia ich na odpowiedni model danych., Nie mniej ważna jest bardzo dobra znajomość języka Python oraz bibliotek powszechnie używanych w procesach Data Engineering np. pandas, airflow, google.cloud, requests, etc., Istotna jest również znajomość zagadnień i narzędzi związanych z procesami ETL/ELT., Doświadczenie z nowoczesnymi narzędziami transformacji i orkiestracji: Apache Airflow (Cloud Composer), Dataform, dbt., Wiedza na temat SQL oraz BigQuery: Masz głęboką wiedzę i praktyczne doświadczenie z usługą Google BigQuery (partycjonowanie, klasteryzacja, optymalizacja zapytań)., Rozumienie Data Governance: Rozumiesz, dlaczego jakość danych, ich pochodzenie (Lineage) i katalogowanie są kluczowe w dużej skali., Znajomość zagadnień data mining, data science, machine learning., Znajomość zagadnień związanych z Continuous Integration / Continuous Delivery, konteneryzacją oraz rozwiązań dostępnych na platformach chmurowych., Doświadczenie z narzędziami Data Catalog / Data Discovery (np. Google Dataplex)., Certyfikaty Google Cloud Platform (Professional Data Engineer).

prywatna opieka medyczna, dofinansowanie nauki języków, dofinansowanie szkoleń i kursów, ubezpieczenie na życie, możliwość pracy zdalnej, parking dla pracowników