Python developer állások IX. kerületben (adatbázisszakértő)

• statisztikai és gépi tanulási modellek fejlesztése, karbantartása és monitorozása
• piackutatások készítése
• adatvezérelt megoldások kidolgozása az értékesítés, kárrendezés, ügyfélkiszolgálás és termékterületek támogatására

Vizualizáció és döntéstámogatás: Interaktív Dashboardok és riportok készítése, ahol a vezetők valós időben követhetik a cég fő mutatóit, amelyek közvetlenül támogatják a döntéshozatalt. A keletkező nagy mennyiségű adat tisztítása, rendszerezése, értelmes, emészthető és számszerűsíthető...

• Development and optimization of large-scale data processing workflows using Apache Spark, PySpark, and SQL
• Building and enhancing multi-stage ETL pipelines with idempotency and failure recovery
• Implementation and configuration of pipeline orchestration using Airflow, Dagster, or Prefect

• Understanding underlying data structure of an ERP system (Microsoft Dynamics 365 Finance & Operations)
• Creating technical specification (design) documents for functional requirements
• Managing existing and creating new automations using Alteryx, Python, SSIS
• Creating reports and dashboards in Power BI

• Dashboard development for sustainability data visualization
• Data integration from internal databases, external APIs, and third-party platforms
• Client reporting collaboration with sustainability team
• Data analysis to identify trends, patterns, and insights

adatbázis lekérdezések elkészítése, adathibák feltárása és javítása üzleti igényeknek megfelelő magas szintű figyelem a részletekre az adatinkonzisztenciák, hibák és anomáliák azonosításában és javításában projektjellegű és rendszeres adattisztítási feladatok önálló elvégzése adattisztítási...

• Development, testing, and maintenance of data pipelines to extract, transform, and load (ETL) data from various sources
• Writing high-quality, maintainable Python code
• Participation in code reviews
• Participation in technical discussions for tool selection and architectural decisions

• Support Snowflake-to-Databricks data migration activities
• Design and implement scalable data pipelines in Snowflake and Databricks
• Develop data ingestion and transformation processes from various sources
• Migrate and optimize existing data workflows, ETL processes, and transformation logic

• Design and implement pipelines to ingest, clean, and transform data into Data Lakes and Data Warehouses
• Active monitoring and optimization of pipelines for performance and cost
• Configuration of pipeline deployments and management of environment settings using IaC tools and CI/CD

• Lead the design and implementation of scalable data pipelines and Lakehouse architectures
• Act as the design authority
• Solve the hardest technical challenges including optimizing high-load streaming pipelines, debugging complex Spark jobs, and designing generic frameworks

• Implementing and improving business objects for mobile network infrastructure in backend systems up to the API layer
• Developing and maintaining business objects including data models, backend logic, and APIs
• Collaborating with internal stakeholders considering requirements related to external partners

• Data pipeline development
• Data integration
• Data warehousing
• Data modelling
• Data quality and governance
• Performance optimization
• Collaboration with data scientists and analysts
• Technology selection
• Security and compliance
• Monitoring and troubleshooting

• Design, develop, and optimize scalable data pipelines for processing large-scale structured and unstructured data
• Ensure reliability, performance, and scalability of data systems
• Build solutions to handle real-time streaming data from multiple sources