Adatmérnöki csapatvezető (Engineering Manager)

Stack

Feladatok

• ▹5-6 fős adatmérnöki tanácsadói csapat vezetése – meglévő csapat átvétele vagy új csapat felépítése a nulláról
• ▹A projektszállítás felügyelete EMEA-ügyfelek adatmérnöki, ML/MLOps és felhőmigrációs projektjeiben
• ▹A csapat menedzselése és mentorálása; az idő megosztása a csapatvezetés és a hands-on projektmunka között
• ▹Skálázható, nagy teljesítményű adatpipeline-ok építése és optimalizálása vállalati ügyfélkörnyezetekben
• ▹ETL/ELT workflow-k tervezése, megvalósítása és karbantartása; strukturált, félig strukturált és strukturálatlan adatok betöltése Oracle, Snowflake és Redshift rendszerekből
• ▹Big data feldolgozás batch és streaming workloadokra, modern adattárolási formátumokkal (Delta Lake, Iceberg, Hudi)
• ▹Együttműködés a felhő-, infrastruktúra- és adatirányítási csapatokkal az adatmegbízhatóság, megfigyelhetőség és monitorozás érdekében
• ▹Vállalati adatplatformok építése, valós idejű és batch analitikai workloadok támogatása, legacy rendszerek migrálása modern felhőkörnyezetekbe

Elvárások

• ▹Tanácsadói szemlélet és elkötelezettség az ügyfélélmény iránt – az ügyfelet nem csak kiszolgálod, hanem tanácsot is adsz a legjobb technikai megoldásokról
• ▹Szilárd szoftvermérnöki alapok: stack-független szoftvermérnök, aki érti az elosztott rendszerek működését és követi a szakmai jó gyakorlatokat
• ▹Adat és felhő a mérnöki életútban: részvétel adatintenzív alkalmazások tervezésében és megvalósításában, erős gyakorlati SQL és NoSQL tudás
• ▹Önálló problémamegoldás és felelősségvállalás; a szervezeti hiányosságok (folyamatok, dokumentáció, ügyfélkommunikáció, erőforrás-allokáció) felismerése és kitöltése
• ▹Motiváltság emberek vezetésére és fejlesztésére – akár már meglévő vezetői tapasztalattal, akár informális úton (projektcsapat vezetése, szállítási felelősség) megszerzett háttérrel
• ▹Lelkesedés a mentorálás iránt
• ▹Készség erős csapatok és kultúra építésére
• ▹Kiváló kommunikációs készség: a kommunikációs stílus igazítása a hallgatósághoz, technikai fogalmak érthető megfogalmazása, átlátható kommunikáció minden szinten

Előny

• ▹Valós idejű adatfeldolgozó rendszerekben, Apache Sparkban és/vagy a big data ökoszisztémában szerzett tapasztalat

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹Világszínvonalú képzési juttatások: hozzáférés a Databricks nyilvános és belső kurzusaihoz (elosztott adatfeldolgozás, MLOps, Apache Spark, Databricks, felhőmigráció)
• ▹Adat- és felhőtanúsítványok költségének átvállalása, dedikált tanulási idő munkaidőben, belső könyvtár
• ▹Rugalmas munkaidő és szabadságkeret; az irodában töltött napok száma rád van bízva (vezetőként a csapattal töltött személyes idő elvárás)
• ▹4 hét apasági szabadság
• ▹Magán-egészségbiztosítás a Generalinál
• ▹Employee Assistance Program: pszichológiai, pénzügyi és jogi tanácsadás telefonon vagy személyesen
• ▹Kiváló munkaeszközök: MacBook Pro, Herman Miller irodai szék, állítható magasságú asztalok
• ▹Lehetőség a vállalati kultúra alakítására, magas átláthatóságú, politikamentes környezetben
• ▹Hangulatos budapesti iroda az Opera közelében, snackekkel, italokkal és kávéval
• ▹Éves csapatépítő, filmes és borkóstoló estek, közösségi események

A munkáltatóról

A DATAPAO vezető adatmérnöki és MI-tanácsadó cég, amely a Databricks támogatásával működik, és amelyet szállítási színvonala és gyors növekedése tett ismertté. Elismerései: Databricks EMEA Emerging Business Partner of the Year (2024), Golden Tier státusz a Databricks Partner Programban, valamint három egymást követő szereplés a Financial Times FT1000 listáján. Az adatmérnöki és MI-csapat a következő 12-18 hónapban kb. 40 főről 65 főre nő. A cég az architektúrától a megvalósításig lefedi a teljes adattranszformációt, emellett adat- és MI-képzést és -enablementet is nyújt. A Databricks – az Apache Spark megalkotója – támogatásával európai szállítási partnerként és képzési szolgáltatóként működik, továbbá Microsoft Gold Partner felhőmigráció és Azure-alapú adatarchitektúra területén. A kiválasztási folyamat három körből áll: szűrő interjú a technikai toborzóval (kb. 60 perc), technikai interjú két senior adatmérnökkel (kb. 90 perc), végül kulturális és vezetői blokk a Head of People és a Head of Consulting részvételével (kb. 120 perc).