Текст заказа
Mid Snowflake Engineer
Компания: ITFS
Город: Warszawa
Удалённо
Miejsce pracy: 100% zdalnie Start: ASAP (preferowany max 30 dniowy okres wypowiedzenia) Forma współpracy: B2B z ITFS Stawka: 130-150 PLN/h + VAT Proces rekrutacyjny: Krótka rozmowa telefoniczna z rekruterem ITFS -> Rozmowa techniczna -> Rozmowa projektowa -> Decyzja ZAKRES OBOWIĄZKÓW Rozwój i utrzymanie rozwiązań data engineeringowych opartych na platformie Snowflake, Tworzenie i rozwijanie procesów ETL/ELT służących do pobierania, przetwarzania i transformacji danych, Projektowanie i implementacja zapytań SQL, widoków oraz struktur danych w Snowflake, Integracja danych z różnych źródeł i zapewnienie ich odpowiedniej jakości, Monitorowanie poprawności działania procesów przetwarzania danych oraz rozwiązywanie bieżących problemów, Optymalizacja zapytań i procesów pod kątem wydajności oraz kosztów, Współpraca z zespołem przy realizacji zadań projektowych, Przygotowywanie dokumentacji technicznej i dbanie o jakość dostarczanych rozwiązań, Udział w code review i stosowanie dobrych praktyk programistycznych. WYMAGANIA Min. 2-3 lata doświadczenia w pracy z platformą Snowflake na analogicznym stanowisku, Praktyczna znajomość Snowflake, w szczególności pracy z danymi, tabelami, widokami i strukturami bazodanowymi, Dobra znajomość SQL oraz umiejętność tworzenia i optymalizacji zapytań, Doświadczenie w budowaniu i utrzymywaniu procesów przetwarzania danych ETL/ELT, Znajomość zagadnień związanych z integracją i transformacją danych, Umiejętność pracy z dużymi zbiorami danych oraz rozwiązywania problemów wydajnościowych, Podstawowa znajomość optymalizacji kosztów i wykorzystania zasobów Snowflake, Doświadczenie w pracy z narzędziem Git, Doświadczenie w pracy z chmurą AWS, Azure lub GCP, Umiejętność samodzielnej realizacji zadań i rozwiązywania problemów technicznych, Język angielski na poziomie min. C1. Mile widziane: Doświadczenie w pracy z językiem Python, Znajomość narzędzia dbt lub innych narzędzi wspierających procesy ETL/ELT, Znajomość CI/CD w kontekście rozwoju rozwiązań data engineeringowych,