Data Engineer

🕒 vor 11 Tagen

🇵🇱 Polen – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Sigma Software Group

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1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 2002

💼 Beratung

🏥 Gesundheitswesen

🚘 Automobilindustrie

Consulting • Healthcare • Automotive

Die Sigma Software Group ist ein multinationales Unternehmen, das 2002 gegründet wurde und sich auf hochwertige Softwareentwicklung, Grafikdesign, Testing und Support-Services spezialisiert hat. Das Unternehmen liefert Lösungen für unterschiedlichste Branchen, darunter Automotive, Telekommunikation, Luftfahrt, Werbung, Gaming, Banking, Immobilien und Gesundheitswesen. Sigma Software fördert die berufliche Weiterentwicklung, bietet weltweit Remote-Work-Möglichkeiten und betreut renommierte Kundinnen und Kunden wie AstraZeneca, Scania und SAS. Das Unternehmen legt Wert auf eine Kultur der kontinuierlichen Weiterbildung, des Mentorings und flexibler Arbeitsumgebungen – und ist damit ein bevorzugter Arbeitgeber für IT-Spezialistinnen und -Spezialisten, die an komplexen Lösungen mit Cutting-Edge-Technologien arbeiten möchten. Sigma Software steht für innovative Lösungen und gestaltet die Zukunft des Engineerings mit – und engagiert sich zugleich gesellschaftlich, unter anderem durch karitative Arbeit in der Ukraine.

Beschreibung

• Design, develop, and maintain scalable and reliable data platforms and pipelines for analytics and operational use cases • Build distributed data processing workflows using Apache Spark, pySpark, and Databricks • Develop and evolve cloud-native data solutions leveraging Azure and AWS services • Model and optimize data structures for analytics, reporting, and downstream consumption • Integrate data from multiple heterogeneous sources while ensuring data quality, consistency, and traceability • Implement data quality controls, schema validation, lineage tracking, and monitoring processes • Optimize performance, scalability, reliability, and cost-efficiency of data pipelines and infrastructure • Collaborate closely with scientists, analysts, and engineering teams to translate business and research requirements into technical solutions • Contribute to CI/CD processes, infrastructure automation, and engineering best practices • Research and introduce new technologies and approaches within the data engineering ecosystem

🎯 Anforderungen

• 3+ years of commercial experience in Data Engineering • 2+ years of hands-on production experience with Databricks • Strong expertise with Delta Lake, including medallion architecture and table optimization • Advanced proficiency in Python, pySpark, and SQL • Deep practical knowledge of Databricks components including Unity Catalog, Lakeflow Jobs / Workflows, and job optimization • Hands-on experience with AWS services including S3, IAM, KMS, and at least one of AWS Batch, ECR, EventBridge, Lambda, or API Gateway • Experience designing event-driven and asynchronous data pipelines • Strong knowledge of Infrastructure as Code and CI/CD practices • Practical experience with Terraform and Databricks Asset Bundles • Experience working with Git workflows, pull request reviews, and automated testing • Understanding of secure authentication approaches such as OIDC and service principals • Practical experience with MLflow, experiment tracking, model registry, and reproducibility practices • Strong understanding of data quality, lineage, schema contracts, and provenance concepts • Experience with data quality frameworks such as Great Expectations, Soda, pyDeequ, or Databricks DQX • Experience monitoring and optimizing data platform reliability and cloud costs • Upper-Intermediate or higher English level • Plus: Experience packaging workloads using Docker and running batch workloads in AWS • Plus: Familiarity with ECR and containerized data processing solutions • Plus: Experience with experiment optimization libraries such as scikit-optimize, BoTorch, Ax, or scipy • Plus: Understanding of ML feature engineering and leakage prevention techniques • Plus: Experience working in regulated or high-security environments • Plus: Knowledge of data governance, compliance, and data residency requirements • Plus: Experience disabling or restricting AI-assisted tooling/features in secure environments

🏖️ Vorteile

• Remote work option • Continuous learning opportunities • Opportunity to contribute to breakthrough scientific initiatives • Work with modern technologies and highly skilled global teams

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

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