Fullstack Engineer-Data Platform (m/f)

Cześć! Dołącz do Grupy Shoper! Jesteśmy jedną z największych platform e-commerce w Polsce.

Jako Fullstack Engineer odpowiedzialny za Data Platform będziesz rozwijał/rozwijała narzędzia wspierające przetwarzanie i analizę danych. Poszukujemy osoby, która płynnie porusza się między backendem a frontendem, a świat danych (Data/ML) nie jest jej/jemu obcy. Najważniejsza jest dla nas Twoja motywacja i chęć do pracy. Szukamy osoby zaangażowanej, która chce się rozwijać w obszarze Data Engineeringu/Platform i nie boi się nowych wyzwań.

‍

‍

• Będziesz pracować z największymi e-commercami w Polsce.
• Wspieramy rozwój pracowników – zapewniamy szkolenia wewnętrzne oraz zewnętrzne.
• Nasze biuro to przestrzeń sprzyjająca kreatywności i zaangażowaniu, a zespół to doświadczeni profesjonaliści gotowi na każde wyzwanie.
• Lubimy dzielić się wiedzą nie tylko ze sobą, ale również z naszymi partnerami i klientami.
• Naszymi wartościami są: rozwój, partnerstwo, inspiracja, zaangażowanie. Jeśli się z nimi utożsamiasz to znaczy, że jesteśmy miejscem dla Ciebie.

‍

• Rozwojem Platform Danych: projektowaniem i wdrażaniem rozwiązań typu "end-to-end" (od backendu w Pythonie po frontend w Reacie) wspierających pracę inżynierów danych i badaczy.‍
• Wsparciem procesów ML/ETL: tworzeniem aplikacji i skryptów wspomagających procesy ETL (z użyciem Sparka) oraz wdrażaniem modeli Machine Learning na produkcję.‍
• DevOps & Deployment: konteneryzacją aplikacji (Docker) i zarządzaniem ich cyklem życia w klastrze Kubernetes.‍
• Utrzymaniem i integracją: dbaniem o jakość kodu oraz – w razie potrzeby – pracą z istniejącymi rozwiązaniami.‍
• Współpracą: bliską pracą z zespołem Big Data oraz AI Products w celu dostarczania najlepszych rozwiązań dla biznesu.

Kluczowe kompetencje techniczne:

• Backend: dobra lub bardzo dobra znajomość Python – to nasz główny język do tworzenia logiki aplikacji i integracji.
• Frontend: średniozaawansowana znajomość React – wystarczająca do samodzielnego tworzenia i rozwoju interfejsów użytkownika.
• Infrastruktura: praktyczna znajomość Docker oraz Kubernetes – niezbędna do wdrażania i zarządzania aplikacjami.
• Data Background: doświadczenie lub silne zainteresowanie obszarem Machine Learning i przetwarzania danych (Big Data). Rozumienie koncepcji ETL oraz Spark będzie dużym atutem.

‍

• Znajomość języka PHP (oraz frameworka Symfony) – przyda się przy pracy z istniejącymi komponentami systemu.

• Z otwartą głową - chcemy się rozwijać i dzielić wiedzą.
• W niewielkim zespole Big Data, ale jednym z największych działów w firmie (R&D).