Wymagania:

• wykształcenie wyższe (licencjat lub magister) w obszarze informatyki, inżynierii lub kierunków pokrewnych
• minimum 7–10 lat doświadczenia w projektowaniu i wdrażaniu dużych platform danych
• bardzo dobra znajomość architektury danych i modelowania danych (modele koncepcyjne, logiczne i fizyczne)
• praktyczne doświadczenie z architekturą Databricks Lakehouse, Apache Spark i Delta Lake
• doświadczenie w optymalizacji Delta Lake (rozmiary plików, kompakcja, ewolucja schematów, tuning wydajności)
• znajomość Unity Catalog w zakresie zarządzania dostępami, governance i lineage
• doświadczenie w kontroli i optymalizacji kosztów Databricks w środowiskach wieloprojektowych
• bardzo dobra znajomość co najmniej jednej chmury publicznej: AWS, Azure lub GCP
• biegłość w SQL oraz w jednym z języków programowania (Python lub Scala)
• doświadczenie w realizacji projektów dla sektora finansowego / bankowego, zgodnych z regulacjami (np. BCBS 239, GDPR)
• znajomość obszarów takich jak ryzyko, finanse, AML lub raportowanie regulacyjne
• praktyczna wiedza z zakresu jakości danych, lineage, audytowalności i uzgadniania danych
• doświadczenie w pracy z platformami objętymi restrykcyjnymi SLA i wymaganiami regulacyjnymi
• umiejętność przekładania wymagań biznesowych i regulacyjnych na bezpieczne i skalowalne rozwiązania techniczne
• doświadczenie w pracy projektowej po stronie klienta lub w środowisku konsultingowym

Mile widziane

• mentoring doświadczonych i średniozaawansowanych inżynierów
• umiejętność komunikowania złożonych zagadnień technicznych osobom nietechnicznym
• udział w definiowaniu standardów architektonicznych i przeglądach technicznych
• doświadczenie z architekturą Data Mesh lub podejściem domenowym
• integracja platform danych z rozwiązaniami AI/ML lub zaawansowaną analityką
• doświadczenie projektowe w środowiskach bankowych w Europie lub UK
• udział w długofalowych, wieloletnich transformacjach danych na poziomie enterprise

Zakres obowiązków:

• projektowanie i rozwój architektury danych na poziomie enterprise, zgodnej z wymaganiami biznesowymi, regulacyjnymi i skalowalnościowymi
• prowadzenie migracji hurtowni danych (on-premise lub chmurowych) do architektury lakehouse opartej o Databricks, z zachowaniem ciągłości biznesowej
• projektowanie rozwiązań end-to-end: od pozyskiwania danych, przez transformację i przechowywanie, po warstwę analityczną
• definiowanie i egzekwowanie wymagań niefunkcjonalnych (wysoka dostępność, ciągłość działania, RTO/RPO)
• tworzenie i utrzymywanie standardów architektonicznych, wzorców projektowych oraz procesów przeglądu technicznego
• wsparcie zespołów inżynierii danych w doborze rozwiązań technicznych i najlepszych praktyk
• analiza wydajności, niezawodności, skalowalności i kosztów platformy oraz inicjowanie działań optymalizacyjnych
• zapewnienie zgodności platform danych z wymaganiami bezpieczeństwa, kontroli dostępu, audytowalności i ładu danych, typowymi dla sektora finansowego
• przygotowywanie dokumentacji architektonicznej, diagramów i uzasadnień decyzji technicznych
• ścisła współpraca z interesariuszami biznesowymi, liderami projektów i zespołami międzyfunkcyjnymi