Offer summary

Qualifications:

Strong background in data engineering and data processing., Experience with tools like PySpark, Databricks, and SQL., Knowledge of cloud platforms such as AWS and Snowflake., Familiarity with geospatial data processing and tools like Apache Sedona..

Key responsibilities:

Design, build, and optimize data pipelines.

Manage and optimize data warehouses on cloud platforms.

Work with geospatial data and process it using specialized tools.

Participate in research and development to improve spatial data processing technologies.

Job description

Szukamy obecnie Data Engineer do Dataplace!

Kilka słów o Dataplace:

Jesteśmy polskoportugalskim startupem działającym w obszarze geoanalityki i machine learning. Nasze analizy i technologia pomagają podejmować strategiczne decyzje biznesowe największym firmom z branży retail, mediowej oraz FMCG i bankowości. Codziennie miliony użytkowników urządzeń mobilnych raportuje nam o swojej lokalizacji, a dzięki dodaniu kontekstu geoprzestrzennego i socjodemograficznego, oraz zaawansowanym modelom predykcyjnym, które rozwijamy, jesteśmy w stanie w kompleksowy sposób poznać preferencje i ruch klientów w świecie offline. Z naszego rozwiązania już dziś korzystają najwięksi gracze na rynku, nie osiadamy jednak na laurach i wciąż rozwijamy dataplace.ai oraz naszą technologię.

Kogo szukamy?

Do naszego zespołu zajmującego się przetwarzaniem i analizą danych geoprzestrzennych poszukujemy osoby na stanowisko Data Engineer. Specjalizujemy się w nowoczesnych rozwiązaniach analitycznych i infrastrukturze danych, pracując z ogromnymi zasobami informacji przestrzennych. Jeśli chcesz tworzyć skalowalne systemy do zarządzania danymi geograficznymi i usprawniać nasze procesy przetwarzania, zapraszamy do aplikowania!

Co będzie należało do Twoich zadań w dataplace.ai?

Pracując na stanowisku Data Engineer do Twoich obowiązków będzie należało:

Projektowanie, budowa i optymalizacja potoków danych z wykorzystaniem narzędzi takich jak PySpark, Databricks i SQL;
Zarządzanie i optymalizacja hurtowni danych na platformach takich jak Snowflake oraz AWS S3;
Praca z danymi geoprzestrzennymi i ich przetwarzanie z użyciem Apache Sedona;
Implementacja rozwiązań chmurowych dla przetwarzania dużych zbiorów danych geoprzestrzennych na platformie AWS;
Usprawnianie procesów ETL oraz zapewnienie jakości i bezpieczeństwa danych;
Udział w pracach B+R – uczestnictwo w pracach badawczych nad rozwojem naszej technologii przetwarzania danych przestrzennych.