Senior Data Engineer

🕒 il y a 12 jours

🇵🇱 Pologne – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

👻 Score fantôme 10%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

Postuler Maintenant

Trouver des Emplois à Distance Similaires

Sigma Software Group

Site WebLinkedInTous les Emplois

1001 - 5000 employés

Fondée en 2002

💼 Conseil

🏥 Santé

🚘 Automobile

Consulting • Healthcare • Automotive

Sigma Software Group est une entreprise multinationale, fondée en 2002, qui se spécialise dans le développement de logiciels de haute qualité, le design graphique, les tests et les services de support. L'entreprise se concentre sur la fourniture de solutions dans divers secteurs tels que l'automobile, les télécommunications, l'aviation, la publicité, le jeu vidéo, la banque, l'immobilier et la santé. Sigma Software valorise la croissance professionnelle, offre des opportunités de travail à distance dans le monde entier et travaille pour des clients renommés tels qu'AstraZeneca, Scania et SAS. L'entreprise met l'accent sur une culture d'éducation continue, de mentorat et d'environnements de travail flexibles, ce qui en fait un lieu de travail privilégié pour les spécialistes IT visant à travailler sur des solutions complexes utilisant des technologies de pointe. Sigma Software s'engage à proposer des solutions innovantes et à concevoir l'avenir tout en contribuant à des causes sociales comme le travail caritatif en Ukraine.

Description

• Design and build scalable cloud-native data platforms from greenfield to production • Design and implement near-real-time ingestion pipelines using event-driven patterns • Define and enforce data platform standards including Data Lake/Lakehouse principles, medallion architecture, and data contracts • Refactor, optimize, and modernize Spark and PySpark scripts for performance and maintainability • Introduce best practices for code quality, testing, and CI/CD across data pipelines • Drive adoption of AI tooling and agentic workflows within the data engineering team • Ensure data quality, observability, and reliability across pipelines and platforms • Design and deliver self-service tooling and microservices that abstract platform complexity • Collaborate directly with the Customer’s scientific and engineering teams • Monitor platform performance, reliability, and cloud infrastructure costs

🎯 Exigences

• 5+ years of experience in data engineering • 3+ years of production experience with Databricks and Delta Lake • Strong expertise in medallion architecture and event-driven asynchronous pipeline design • Advanced proficiency in Python, PySpark, and SQL • Deep hands-on experience with Databricks, including Unity Catalog, Lakeflow Jobs/Workflows, and job optimization • Strong AWS expertise including S3, IAM, KMS, AWS Batch, ECR, EventBridge, Lambda, or API Gateway • Experience with infrastructure as code and CI/CD using Terraform and Databricks Asset Bundles • Practical experience with Git workflows, pull request reviews, and automated testing • Experience configuring secure CI pipelines using OIDC or service principals • Practical MLflow experience including experiment tracking, model registration, and reproducibility practices • Strong understanding of data quality, lineage, provenance, schema contracts, and versioning • Experience with data quality frameworks such as Great Expectations, Soda, pyDeequ, or Databricks Labs DQX • Experience with monitoring, observability, and cloud cost optimization • Upper-Intermediate English level or higher • Strong analytical mindset • Ownership and accountability • Ability to communicate complex technical concepts clearly • Proactive approach to problem-solving • Attention to scalability and maintainability • Collaborative and team-oriented attitude • Plus: Experience packaging workloads in Docker containers and running batch jobs on AWS • Plus: Familiarity with scikit-optimize, BoTorch, Ax, and scipy • Plus: Experience building feature sets and train/test splits that avoid data leakage • Plus: Experience with regulated or high-security environments including data residency requirements • Plus: Experience disabling or restricting AI features in secured environments

🏖️ Avantages

• Employees can work remotely • Opportunity to work on innovative global projects • Opportunity to contribute to breakthrough research in clean energy and fusion science • Driving engineering excellence, automation, and AI adoption within the data platform ecosystem

📊 Vérifiez votre score de CV pour ce poste

Améliorez vos chances d'obtenir un entretien en vérifiant votre score de CV avant de postuler.

Télécharger le CV