Dla naszego klienta - innowacyjnego lidera europejskiego rynku logistyki out-of-home - poszukujemy doświadczonych ekspertów, którzy chcą współtworzyć rozwiązania rewolucjonizujące sposób dostarczania przesyłek. Firma zarządza jedną z największych sieci inteligentnych automatów paczkowych, stawiając na szybkość, technologię i maksymalne uproszczenie procesów e-commerce.
Technologie: Apache Spark w Databricks, Python/PySpark, SQL, Kafka, Power BI, GitLab, Google BigQuery, DBT.
Twój zakres obowiązków:
-
Bliskie wsparcie interesariuszy w podejmowaniu decyzji opartych na danych (data-driven).
-
Współpraca z różnymi liniami biznesowymi wewnątrz grupy.
-
Zbieranie wymagań, pozyskiwanie danych z wielu źródeł (real-time) oraz przygotowywanie rekomendacji dla kluczowych obszarów biznesowych.
-
Projektowanie i rozwijanie warstw modeli danych, które wspierają skalowalne obliczenia i wizualizacje.
-
Tworzenie czystego, utrzymywalnego kodu zgodnie z wewnętrznymi standardami dla środowisk high-scale oraz dbałość o jakość poprzez Code Review.
-
Współpraca z Data Engineers, Data Scientists oraz analitykami biznesowymi przy wdrażaniu zintegrowanych rozwiązań.
-
Prototypowanie i koordynacja warstwy wizualizacji danych.
Czego oczekujemy?
-
Min. 3 lat doświadczenia w roli analitycznej przy przetwarzaniu dużych zbiorów danych (preferowane obszary: marketing, logistyka, sprzedaż lub Customer Intelligence).
-
Praktycznej wiedzy z zakresu modelowania danych i wdrażania złożonych rozwiązań analitycznych.
-
Bardzo dobrej znajomości Python/PySpark oraz SQL.
-
Umiejętności wyciągania trafnych wniosków z danych i komunikowania rekomendacji w sposób jasny dla biznesu.
-
Zrozumienia technicznych aspektów Data Warehousing (modelowanie wymiarowe, procesy ETL/ELT).
-
Doświadczenia w pracy z danymi w czasie rzeczywistym (real-time).
-
Samodzielności, świetnej organizacji pracy i umiejętności współpracy w zespołach cross-funkcjonalnych.
-
Biegłej znajomości języka angielskiego.
Mile widziane:
-
Znajomość języka francuskiego.
-
Doświadczenie z Apache Spark w środowisku Databricks.
-
Znajomość platform chmurowych (GCP, Azure lub AWS).
-
Doświadczenie z narzędziami takimi jak dbt lub Apache Airflow.
-
Znajomość narzędzi BI (Power BI, Tableau lub Looker).
-
Znajomość zasad Data Governance i umiejętność pracy w zwinnym, dynamicznym środowisku (Agile).
______________________________________________________________________________________