Semantic Data Engineer

Tryb pracy: zdalna / hybrydowa
Długość współpracy: 6–12 miesięcy+

Opis

Poszukujemy Semantic Data Engineera do międzynarodowego projektu realizowanego dla globalnej firmy z branży farmaceutycznej. Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za integrację danych pochodzących z instrumentów laboratoryjnych.

Główne zadania

• Budowanie i rozwijanie procesów ETL służących integracji danych z urządzeń laboratoryjnych
• Tworzenie i optymalizacja zapytań do baz danych wspierających analizę danych laboratoryjnych
• Dostosowywanie rozwiązań do zmian w standardach oraz środowisku DevOps i chmurze klienta
• Tworzenie i rozwój rozszerzeń modeli danych w oparciu o JSON Schema
• Współpraca z zespołami Data Engineering, DevOps oraz ekspertami biznesowymi
• Zapewnienie wysokiej jakości, spójności i dostępności danych
• Wspieranie rozwoju nowoczesnych rozwiązań do przetwarzania i wymiany danych naukowych

Wymagania

• Doświadczenie w obszarze Data Engineering
• Bardzo dobra znajomość SQL oraz procesów ETL
• Doświadczenie w pracy z bazami NoSQL, np. dokumentowymi lub grafowymi
• Praktyczna znajomość Python
• Doświadczenie w pracy zgodnie z praktykami DevSecOps
• Znajomość Continuous Integration (CI) oraz Continuous Delivery (CD)
• Doświadczenie z systemami kontroli wersji Git
• Znajomość Infrastructure as Code: Terraform, CloudFormation lub podobnych rozwiązań
• Doświadczenie w pracy z kontenerami Docker
• Umiejętność pracy w międzynarodowym środowisku
• Język angielski na poziomie umożliwiającym swobodną komunikację zawodową

Mile widziane

• Znajomość technologii Semantic Web: RDF, SPARQL
• Doświadczenie z Amazon Web Services, szczególnie usługami serverless: Lambda, Glue, Step Functions
• Znajomość narzędzi Atlassian: Jira, Confluence
• Doświadczenie w projektach związanych z zarządzaniem danymi naukowymi, laboratoryjnymi lub farmaceutycznymi

Oferujemy

• Udział w międzynarodowym projekcie dla globalnej organizacji z sektora farmaceutycznego
• Możliwość pracy przy nowoczesnymi rozwiązaniami Data Engineering i Semantic Data
• Współpracę z ekspertami z obszaru nauki, danych i nowych technologii
• Elastyczny model pracy