Gcp data engineer cloud data engineering állások, munkák

• Aktív szerepet vállal a projekt-előkészítési és értékesítés-támogatási (presales) feladatokban
• Részt vesz az ügyfelek ETL/ELT folyamatainak, adattárházának, adatbázisainak feltérképezésében 
• Közreműködik egy ügyfél oldali adatplatform alapjainak megtervezésében, felépítésében és fejlesztésében

• Data Engineering fejlesztési projektek támogatása; 
• Projekt dokumentumok és információk beszerzésében, kezelésében, naprakészen tartásában való részvétel; 
• A projekthez kapcsolódó kutatómunka és fejlesztések elvégzése; 
• A projektekhez kapcsolódó prezentációk elkészítése; 

• Collaborate with cross-functional teams to understand and translate business requirements into data solutions.
• Ensure data quality, integrity, and governance by implementing best practices in data management.

• Design and implement cloud-based data solutions utilizing GCP services,
• Lead the development of data pipelines and distributed frameworks that ensure scalability, optimal performance, and long-term reliability,

• Proactively support the team with new ideas and solutions;
• Support the design and development of scalable and reliable data pipelines to ingest, process, and store large volumes of structured and unstructured data;

Design and development of Cloud/Hadoop solutions....

• Design, develop and optimize data pipelines and backend systems using Python, SQL, and Unix/Linux scripting.
• Build and maintain complex SQL solutions across Sybase and DB2, including stored procedures, functions and performance tuning of queries.

• Design, develop and optimize data pipelines and backend systems using Python, SQL, and Unix/Linux scripting.
• Build and maintain complex SQL solutions across Sybase and DB2, including stored procedures, functions and performance tuning of queries.

• Collaborate with cross-functional teams to understand and translate business requirements into data solutions.
• Ensure data quality, integrity, and governance by implementing best practices in data management.

• Adattárházak tervezése és fejlesztése (banki domain)
• Oracle alapú adattárház megoldások kialakítása és optimalizálása
• ETL folyamatok modellezése, adatpiacok és adattáblák tervezése
• Rendszertervek és fejlesztési dokumentációk elkészítése, karbantartása

• Formálni a banki adatplatform jövőjét, aktív részvétellel a Confluent streaming és Databricks alapú megoldások kialakításában.
• Közreműködni a Data Product szemlélet meghonosításában, a módszertan kidolgozásától a framework implementálásáig. 

• Követelmények részletes analízise
• Részvétel döntéstámogató anyagok elkészítésében
• Együttműködés üzleti elemzőkkel, üzleti stakeholderekkel, más területek rendszerszervezőivel
• Big Data környezetben Data Pipeline-ok tervezése, fejlesztése Python programozási nyelven

• Building and optimizing SQL and Azure Data Factory pipelines to clean, transform, and consolidate data from multiple sources.
• Supporting the ERP migration to Microsoft D365 FO by ensuring a seamless transition of the data warehouse to rely on the new system as its primary data source.

• collaborate on the design and development of ML-based applications and its backend components;
• help to select the most applicable solutions for a business problem;
• write clean, efficient, and well-documented code;
• contribute to our MLOps processes;

You develop AI/ML/GenAI solutions and in order to roll them out successfully, you work closely with your colleagues in business and IT....

• Az adatok lehívása relációs adatbázisokból SQL használatával, biztosítva a pontos és megbízható adatforrást, automatizált és időzített lekérdezésekkel
• Riportok és lekérdezések készítése, folyamatos karbantartásuk és fejlesztésük az üzleti igények alapján

• Support the Enterprise Analytics team in developing advanced AI and analytics solutions.
• Analyze existing processes and propose automation strategies to improve efficiency.
• Contribute to codebase development with a fresh, innovative perspective.

• Üzleti és operatív tervezés teljes körű adattámogatása.
• KPI-alapú riportálás, teljesítményelemzés, fejlesztési javaslatok kidolgozása.
• Adatok kezelése, feltöltése (pl. Data Lake), rendszeres és eseti elemzések (munkaerő, KPI, értékesítési eredmények).