Senior szoftvermérnök, adatplatform

Stack

Feladatok

• ▹Batch pipeline-ok építése és bővítése dbt transzformációkkal és Dagster orkesztrációval
• ▹BigQuery adatmodellek fejlesztése és optimalizálása analitikához, kísérletezéshez és riportoláshoz
• ▹Valós idejű streaming képességek bővítése: Kafka/PubSub + Flink (elsősorban FlinkSQL) pipeline-ok
• ▹Adatplatform-szabványok tervezése: SDLC, elnevezési konvenciók, modellezési minták, séma-evolúció, CI/CD és tesztelés batch és streaming esetén egyaránt
• ▹Megbízhatóság és megfigyelhetőség javítása: monitoring, riasztás, SLA/SLO-k
• ▹Együttműködés analitikai, termék- és mérnöki csapatokkal új adatforrások bevezetésében
• ▹Platformüzemeltetés: teljesítmény-finomhangolás, adatminőség, költségoptimalizálás, skálázás
• ▹Egységes kiszolgálási réteg tervezése batch és streaming rendszerekhez
• ▹Erős adatkormányzási, megbízhatósági és megfigyelhetőségi gyakorlatok kialakítása

Elvárások

• ▹Erős SQL-ismeretek (haladó lekérdezés, teljesítmény, adatmodellezés)
• ▹Gyakorlati dbt-tapasztalat (modellek, tesztek, source-ok, makrók, snapshotok, inkrementális stratégiák)
• ▹Tapasztalat batch orkesztrációs eszközökkel (Dagster/Airflow)
• ▹Python jártasság adatmérnöki feladatokhoz
• ▹Mély BigQuery vagy hasonló felhő-natív adattárház ismeret
• ▹Szilárd GCP (AWS/Azure) infrastruktúra tapasztalat
• ▹Erős mérnöki alapok: verziókezelés, tesztelés, kódfelülvizsgálat, dokumentáció, üzemeltetési felelősség

Előny

• ▹Adatminőségi eszközök és minták (anomáliadetektálás, expectation-alapú tesztelés, lineage)
• ▹Szemantikus vagy metrika-rétegek tervezése analitikához
• ▹Esemény-vezérelt architektúrák, séma-registryk, CDC-minták ismerete
• ▹Streaming adatpipeline-ok építése Kafkával és Apache Flinkkel, beleértve a FlinkSQL-t
• ▹IaC (pl. Terraform) és CI/CD tapasztalat adatprojektekhez

Soft skillek

A munkáltatóról

Az Apella számítógépes látást és gépi tanulást alkalmaz az ellátás minőségének javítására a sebészet területén, alkalmazásokat építve sebészek, ápolók és kórházi adminisztrátorok számára.