Strong Middle Data Engineer

Are you passionate about building scalable, high-performance data solutions? We are looking for a Data Engineer to join our team and help design and develop robust data platforms that power analytics, reporting, and data-driven decision-making.
Why join us? You will work on challenging projects, collaborate with talented experts, and have access to professional growth opportunities, a supportive environment, and competitive benefits.

Responsibilities:
Design and develop scalable, reliable data platforms and pipelines for analytics and operations
Implement data processing workflows using distributed frameworks (Apache Spark/pySpark, Databricks)
Evolve the organization's cloud data platform leveraging Azure technologies (Data Factory, Synapse, Event Hub, Azure Data Lake Storage)
Model data to support analytics, reporting, and downstream consumption
Integrate and process data from multiple sources ensuring quality and consistency
Monitor and optimize pipeline performance, ensuring reliability and scalability
Collaborate with analysts, scientists, and engineers to translate requirements into solutions
Improve data engineering standards, testing, and operational reliability
Evaluate and introduce new tools and technologies in the data engineering ecosystem

Requirements:
4+ years of hands-on experience in data engineering or building data processing platforms
Strong SQL skills and solid Python experience for pipeline development
Experience with distributed processing frameworks (Apache Spark/pySpark, Databricks preferred)
Practical experience designing and implementing pipelines in cloud environments (Azure preferred)
Experience with production-scale analytical systems and data modeling
Understanding of ETL/ELT design, dimensional modeling, and data warehousing principles
Experience with modern data lake architectures and formats (Parquet, JSON)
Familiarity with workflow orchestration tools (Airflow)
Experience with database development and optimization
Ability to design scalable solutions with minimal supervision
Strong collaboration and communication skills
Professional proficiency in English

______________________________________________________________________

Чи захоплюєтеся ви створенням масштабованих високопродуктивних рішень для роботи з даними? Ми шукаємо Data Engineer, який приєднається до нашої команди та допоможе проєктувати й розробляти надійні платформи даних для аналітики, звітності та ухвалення рішень на основі даних.
Чому варто приєднатися до нас? Ви працюватимете над складними проєктами, співпрацюватимете з талановитими фахівцями та матимете доступ до можливостей професійного розвитку, підтримувального робочого середовища й конкурентного пакета переваг.

Обов'язки:
Проєктувати та розробляти масштабовані й надійні платформи даних і конвеєри даних для аналітики та операційної діяльності.
Реалізовувати процеси обробки даних за допомогою розподілених фреймворків (Apache Spark/PySpark, Databricks).
Розвивати хмарну платформу даних організації з використанням технологій Azure (Data Factory, Synapse, Event Hub, Azure Data Lake Storage).
Моделювати дані для підтримки аналітики, звітності та подальшого використання даних.
Інтегрувати й обробляти дані з різних джерел, забезпечуючи їхню якість і узгодженість.
Відстежувати та оптимізувати продуктивність конвеєрів даних, забезпечуючи їхню надійність і масштабованість.
Співпрацювати з аналітиками, науковцями та інженерами, перетворюючи вимоги на технічні рішення.
Удосконалювати стандарти інженерії даних, підходи до тестування та операційну надійність.
Оцінювати й упроваджувати нові інструменти та технології в екосистемі інженерії даних.

Вимоги:
Понад 4 роки практичного досвіду в інженерії даних або розробці платформ для обробки даних.
Впевнене володіння SQL і ґрунтовний досвід роботи з Python для розробки конвеєрів даних.
Досвід роботи з фреймворками для розподіленої обробки даних (Apache Spark/PySpark, бажано Databricks).
Практичний досвід проєктування та реалізації конвеєрів даних у хмарних середовищах (бажано Azure).
Досвід роботи з аналітичними системами промислового масштабу та моделюванням даних.
Розуміння принципів проєктування ETL/ELT-процесів, багатовимірного моделювання та побудови сховищ даних.
Досвід роботи із сучасними архітектурами озер даних і форматами даних (Parquet, JSON).
Знайомство з інструментами оркестрації робочих процесів (Airflow).
Досвід розробки та оптимізації баз даних.
Здатність проєктувати масштабовані рішення з мінімальним наглядом.
Розвинені навички співпраці та комунікації.
Професійний рівень володіння англійською мовою.