Job-uri similare care te-ar putea interesa: |
|
|---|---|
![]() |
Mobile Developer (iOS & React Native)
Hybrid |
![]() |
Software Engineer
Hybrid |
![]() |
Senior Penetration Tester
Hybrid |
| Vezi job-uri similare ( 262 ) | |
Software Developer Professional Retail Date
Acest job nu mai este activ!Vezi toate job-urile Raiffeisen Bank active.Vezi toate job-urile Software Developer Professional Retail Date active pe Hipo.roVezi toate job-urile in Asigurari - Intermedieri financiare active pe Hipo.roVezi toate job-urile in Banci active pe Hipo.roVezi toate job-urile in Contabilitate Finante active pe Hipo.ro |
| Angajator: | Raiffeisen Bank |
| Domeniu: |
|
| Tip job: | full-time |
| Nivel job: | 1 - 5 ani experienta |
| Orase: |
|
| Actualizat la: | 25-03-2026 |
| Remote work: | On-site |
I. 🎯 Scopul Postului
Dezvoltarea, implementarea și optimizarea soluțiilor complexe de Data Warehouse (DWH) și Data Lakehouse folosind platforma Databricks (inclusiv Delta Lake, Unity Catalog și Spark) pentru a asigura o fundație de date scalabilă, performantă și guvernată pentru analiză, raportare și Machine Learning.
II. 📝 Responsabilități Principale
- Dezvoltare și Arhitectură Databricks
- Proiectare și Implementare Avansată: Proiectarea și implementarea de pipeline-uri de date ETL/ELT robuste, scalabile și de înaltă performanță utilizând PySpark/Scala și Databricks SQL pe platforma Databricks.
- Delta Lake: Expertiză în implementarea și optimizarea arhitecturii Medallion (Bronze, Silver, Gold) folosind Delta Lake pentru a asigura calitatea, coerența și istoricitatea datelor.
- Lakehouse Platform: Implementarea eficientă a arhitecturii Lakehouse pe Databricks, combinând cele mai bune practici din DWH și Data Lake.
- Optimizarea Performanței: Optimizarea clusterelor Databricks, a operațiunilor Spark și a tabelelor Delta (ex: Z-ordering, Compaction, Tuning Queries) pentru a reduce latența și costurile de calcul.
- Streamare: Proiectarea și implementarea de soluții de procesare a datelor în timp real/cvasireal (streaming) folosind Spark Structured Streaming și Delta Live Tables (DLT).
- Guvernanță și Securitate
- Unity Catalog: Implementarea și administrarea Unity Catalog pentru guvernanța centralizată a datelor, securitate fină (row/column-level security) și lineage de date.
- Calitatea Datelor (Data Quality): Definirea și implementarea standardelor și a regulilor de calitate a datelor (ex: folosind DLT sau Great Expectations) pentru a menține integritatea datelor.
- Operațiuni și Colaborare
- Orchestrare: Dezvoltarea și gestionarea fluxurilor de lucru (workflows) complexe folosind Databricks Workflows (Jobs) sau instrumente externe (ex: Azure Data Factory, Airflow) pentru automatizarea pipeline-urilor.
- DevOps/CI/CD: Integrarea pipeline-urilor Databricks în procese de CI/CD folosind instrumente precum Git, Databricks Repos și Bundles.
- Colaborare: Lucrul îndeaproape cu Data Scientists, Analisti și Arhitecți pentru a înțelege cerințele de business și pentru a oferi soluții tehnice optime.
- Mentorat: Oferirea de îndrumare tehnică (mentorship) dezvoltatorilor juniori și promovarea celor mai bune practici.
- Cunoștințe Obligatorii (Nivel Expert)
- Databricks Platform: Experiență demonstrată, de nivel expert, cu întregul ecosistem Databricks (Workspace, Cluster Management, Notebooks, Databricks SQL).
- Apache Spark: Cunoștințe aprofundate ale arhitecturii Spark (RDD, DataFrames, Spark SQL) și a tehnicilor avansate de optimizare.
- Delta Lake: Expertiză în implementarea și administrarea Delta Lake (ACID properties, Time Travel, Merge, Optimize, Vacuum).
- Limbaje de Programare: Python (cu PySpark) și/sau Scala (cu Spark) la nivel avansat/expert.
- SQL: Competențe avansate/expert în SQL și Data Modeling (Dimensional, 3NF, Data Vault).
- Cloud: Experiență solidă cu o platformă Cloud majoră (AWS, Azure sau GCP), în special cu serviciile de stocare (S3, ADLS Gen2, GCS) și rețelistică.
- Cunoștințe Suplimentare (Avantaj Major)
- Unity Catalog: Experiență practică cu implementarea și administrarea Unity Catalog.
- Lakeflow: Experiență cu Delta Live Tables (DLT) și Databricks Workflows.
- Noțiuni de ML/AI: Înțelegerea conceptelor de bază MLOps și experiență cu MLflow pentru a facilita integrarea cu echipele de Data Science.
- DevOps: Experiență cu Terraform sau echivalent pentru Infrastructure as Code (IaC).
- Certificări: Certificările Databricks (ex: Databricks Certified Data Engineer Professional) reprezintă un avantaj semnificativ.
- Educație: Licență în Informatică, Inginerie, Matematică sau un domeniu tehnic relevant.
- Experiență Profesională: Minimum 5+ ani de experiență în Data Engineering, dintre care cel puțin 3+ ani cu Databricks și Spark la scară largă.
Beneficii
- Bonus de performanta
- Al 13-lea salariu
- Prime ocazii speciale (ex: Paste, Craciun, 8 mar etc)
- Abonament medical
- Asigurare de viata
- Pensie privata
- Training-uri
- Cursuri
- Zile libere suplimentare
- Program de lucru flexibil
- Teambuilding-uri / excursii
- Petreceri/evenimente companie
- Laptop
- Telefon mobil
- Loc de parcare
- Fun / Relax Area
- Tichete de masa
- Tichete culturale
