Poszukujemy inżyniera o profilu T-shaped, gdzie głównym filarem jest inżynieria oprogramowania (Mid), a kompetencją uzupełniającą jest Data Science (Junior).

• Backend & Big Data: Rozwój usług backendowych w Kotlin lub Java oraz przetwarzanie dużych wolumenów danych przy użyciu Scala i BigQuery.
• Orkiestracja Procesów: Projektowanie i utrzymanie potoków danych (pipelines) przy użyciu Apache Airflow w środowisku Cloud Composer (GCP). Jest to kluczowe dla zapewnienia „Data Veracity” (wiarygodności danych).
• Infrastruktura Chmurowa: Praca w środowisku Google Cloud Platform (GCP), dbanie o skalowalność i wydajność rozwiązań.

• Przygotowanie Danych (Data Wrangling): Czyszczenie, normalizacja i przygotowywanie dużych zbiorów danych (ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych) do procesów uczenia maszynowego.
• Modelowanie i Eksperymenty: Wsparcie w przygotowywaniu i trenowaniu modeli AI/ML, przeprowadzanie testów A/B oraz walidacja hipotez badawczych.
• Analiza i Wizualizacja: Wykonywanie analiz danych w celu wyciągania wniosków biznesowych („Data Storytelling”) oraz wizualizacja wyników wspierająca decyzje interesariuszy.

• Języki Backendowe: Biegła znajomość Kotlin lub Java.
• Bazy danych i Storage: Doświadczenie w pracy z MongoDB (modelowanie dokumentowe) oraz biegły SQL (w szczególności w kontekście BigQuery).
• Big Data & ETL: Dobra znajomość Scala.
• Orkiestracja: Praktyczne doświadczenie z Apache Airflow / Google Cloud Composer.
• Chmura i Infrastruktura (IaC): Znajomość usług GCP (Google Cloud Platform) oraz umiejętność zarządzania zasobami poprzez Terraform.

• Analiza Danych: Znajomość ekosystemu Python/Scala w kontekście procesowania danych (Spark).
• Platforma ML: Praktyczna znajomość Vertex AI (zarządzanie eksperymentami, wdrażanie endpointów, Feature Store).
• Modelowanie: Umiejętność przygotowania zbiorów danych (Feature Engineering) oraz zrozumienie pełnego cyklu życia modeli AI.