Data Architect

• Projektowanie i rozwój kompleksowej architektury danych – od systemów źródłowych, przez pipeline'y, po warstwy przechowywania, integracji, API i konsumpcji.
• Budowa nowoczesnej platformy Lakehouse wspierającej analitykę, AI, dane operacyjne, telemetrię oraz produkty danych.
• Wdrażanie skalowalnych pipeline’ów dla danych ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych oraz procesów batch, near real-time i real-time.
• Integracja danych z systemów korporacyjnych, urządzeń, sensorów (IoT), systemów operacyjnych oraz od dostawców zewnętrznych.
• Rozwój architektur streamingowych i event-driven na potrzeby przetwarzania danych operacyjnych i telemetrycznych.
• Tworzenie modeli danych (w tym modeli kanonicznych) oraz standardów integracyjnych i interoperacyjności dla biznesu.
• Wdrażanie praktyk DataOps, CI/CD, standardów inżynierskich, monitoringu i testowania dla zapewnienia niezawodności platform
• Współpraca w obszarze Data Governance (bezpieczeństwo, zarządzanie dostępem, metadane, data lineage i jakość danych).
• Prowadzenie projektów greenfield, realizacja prototypów (PoC) oraz aktywny udział w wyborze technologii i narzędzi.
• Techniczne przywództwo – podejmowanie decyzji architektonicznych oraz mostowanie komunikacji między zespołami technicznymi i biznesowymi.

• Kilkuletnie doświadczenie w architekturze i inżynierii danych w złożonych, wieloźródłowych środowiskach.
• Podejście hands-on – umiejętność łączenia projektowania architektury z praktycznym wdrażaniem rozwiązań.
• Bardzo dobra znajomość Python, SQL oraz nowoczesnych platform (np. Databricks, Snowflake, Fabric, Synapse, BigQuery, Redshift).
• Doświadczenie z chmurą Azure, AWS lub GCP
• Praktyczna znajomość architektur Lakehouse, Data Lake, Data Warehouse oraz modelowania danych.
• Projektowanie architektur batchowych, streamingowych i event-driven (w tym przetwarzanie w czasie rzeczywistym).
• Znajomość technologii streamingowych (np. Kafka, Spark Streaming, Flink, Event Hubs, Kinesis).
• Doświadczenie w budowie pipeline'ów danych, integracji systemów (w tym API, IoT, telemetria, systemy korporacyjne).
• Praktyczna znajomość CI/CD, DataOps i IaC oraz narzędzi (np. Git, Terraform, dbt, Airflow, Azure DevOps).
• Doświadczenie w obszarach Data Governance, metadanych, data lineage i zarządzania jakością danych.

Mile widziane

• Znajomość języka Scala.
• Doświadczenie w obszarach: IoT, edge-to-cloud, digital twins, platformy AI-ready lub dane syntetyczne.
• Doświadczenie w sektorze przemysłowym, infrastrukturalnym lub w środowiskach regulowanych i krytycznych operacyjnie.