Data Analytics Engineer (f/m/x)

Senior

Zdalna,
Hybrydowa,
Stacjonarna

Wiele lokalizacji Pokaż wszystkie

This translation is generic and may include errors. Show original text

This offer base language is English. Translate into Polish.

Technologie i narzędzia

Wymagane

Narzędzie do budowania danych LookML Looker SQL Git Google BigQuery Zarządzanie danymi Modelowanie danych

Mile widziane

Apache Airflow AML

Szukamy Analytics Engineera do Sii oraz strategicznego projektu realizowanego dla firmy fintech z siedzibą w Kopenhadze. W tej roli będziesz budować i skalować krytyczne dla biznesu modele danych, które wspierają podejmowanie decyzji w kluczowych obszarach takich jak kredyty, płatności oraz fraud/AML.

Będziesz działać w środowisku o wysokich standardach inżynieryjnych (CI/CD, przeglądy kodu, zarządzanie danymi) i pracować nad produktami danych o dużym wpływie, gdzie niezawodność, odpowiedzialność i dyscyplina operacyjna są kluczowe. Rola ta wymaga współpracy w wielu domenach i z różnymi interesariuszami, dając możliwość poszerzenia kompetencji przy pracy nad złożonymi, rzeczywistymi wyzwaniami danych.

Twoje zadania

Budowa i utrzymanie kluczowych modeli danych w dbt, które wspierają krytyczne raportowanie i podejmowanie decyzji w obszarach kredytów, płatności oraz fraud/AML
Ścisła współpraca z interesariuszami biznesowymi, inżynierami danych oraz analitykami danych w celu definiowania wymagań, wyjaśniania odpowiedzialności i uzgadniania kryteriów sukcesu
Współpraca z interesariuszami technicznymi i nietechnicznymi, tłumaczenie złożonej lub niejednoznacznej logiki biznesowej na skalowalne rozwiązania danych
Wkład w warstwę semantyczną (LookML) w celu zapewnienia spójnego, skalowalnego raportowania i umożliwienia samoobsługowej analityki w wielu domenach
Odpowiedzialność za jakość danych, wdrażanie testów, monitoringu i dokumentacji; proaktywne wykrywanie i rozwiązywanie problemów w krytycznych dla biznesu potokach danych
Wsparcie niezawodnych przepływów danych, w tym praca z narzędziami do orkiestracji takimi jak Airflow/Astronomer w razie potrzeby
Wkład w utrzymanie wysokich standardów inżynierii analitycznej, w tym przeglądy kodu, wzorce wielokrotnego użytku oraz redukcję długu technicznego
Równoważenie pracy w wielu domenach danych i wspólnych definicjach, co wymaga elastyczności i efektywnej zmiany kontekstu

Wymagania

Minimum 5 lat praktycznego doświadczenia z dbt i nowoczesnymi chmurowymi hurtowniami danych (BigQuery)
Biegłość w SQL oraz doświadczenie w budowaniu dobrze zorganizowanych, wielokrotnego użytku modeli w architekturze warstwowej
Umiejętność przekształcania niejasnych lub chaotycznych wymagań biznesowych w czyste, wydajne i łatwe w utrzymaniu transformacje danych
Znajomość przepływów pracy opartych na Git, kontroli wersji oraz praktyk CI/CD w środowiskach inżynierii analitycznej
Silne poczucie odpowiedzialności i zaangażowania, zwłaszcza przy pracy z krytycznymi dla biznesu produktami danych
Komfort pracy w środowiskach o wysokich standardach inżynieryjnych i zarządzania danymi
Dobre umiejętności współpracy i komunikacji, z umiejętnością proaktywnego angażowania interesariuszy spoza zespołów danych
Zainteresowanie rozwijaniem wiedzy w obszarach takich jak płatności, kredyty oraz fraud/AML, zamiast skupiania się wąsko na jednym obszarze
Umiejętność efektywnej komunikacji w języku angielskim w środowisku międzynarodowym
Biegła znajomość języka polskiego wymagana
Wymagane zamieszkanie w Polsce

Nr oferty JOB-22E63

Sii zapewnia, że wszystkie decyzje związane z zatrudnieniem są podejmowane wyłącznie na podstawie kwalifikacji i kompetencji. Zobowiązujemy się do równego traktowania wszystkich osób, niezależnie od cech chronionych, oraz promowania zróżnicowanego i integracyjnego środowiska pracy.

Technologies & tools

Must have

Data Built Tool LookML Looker SQL Git BigQuery Data Governance Data Modeling

Nice to have

Apache Airflow AML

We are looking for an Analytics Engineer to join Sii and a strategic project delivered for a Copenhagen-based fintech company. In this role, you will build and scale business-critical data models that drive decision-making across key domains such as credit, payments, and fraud/AML.

You will operate in an environment with high engineering standards (CI/CD, code reviews, data governance) and work on high-impact data products where reliability, ownership, and operational discipline are essential. This role involves collaboration across multiple domains and stakeholders, offering the opportunity to broaden your expertise while working on complex, real-world data challenges.

Your tasks

Build and maintain core data models in dbt that power critical reporting and decision-making in credit, payments, and fraud/AML
Partner closely with business stakeholders, Data Engineers, and Data Analysts to define requirements, clarify ownership, and align on success criteria
Work collaboratively with both technical and non-technical stakeholders, translating complex or ambiguous business logic into scalable data solutions
Contribute to the semantic layer (LookML) to ensure consistent, scalable reporting and enable self-service analytics across multiple domains
Take ownership of data quality, implementing testing, monitoring, and documentation; proactively detect and resolve issues in business-critical data pipelines
Support reliable data workflows, including working with orchestration tools such as Airflow/Astronomer where needed
Contribute to and uphold strong analytics engineering practices, including code reviews, reusable patterns, and reducing technical debt
Balance work across multiple data domains and shared definitions, which requires adaptability and effective context switching

Requirements

Min. 5 years of hands-on experience with dbt and modern cloud data warehouses (BigQuery)
Proficiency in SQL skills and experience building well-structured, reusable models in a layered architecture
Ability to translate unclear or messy business requirements into clean, performant, and maintainable data transformations
Familiarity with Git-based workflows, version control, and CI/CD practices in analytics engineering environments
Strong sense of ownership and accountability, especially when working with business-critical data products
Comfort working in environments with high engineering and governance standards
Strong collaboration and communication skills, with the ability to engage proactively with stakeholders beyond data teams
Interest in developing expertise across domains such as payments, credit, and fraud/AML, rather than focusing narrowly on a single area
Ability to communicate effectively in English in an international environment
Fluent Polish required
Residing in Poland required

Job no. JOB-22E63

Biura w Polsce

Sii Sweden

Sii Ukraine

Sii India

Automatyzacja analizy finansowej dzięki AI

Berlingske Media wkracza w erę digital-first – modernizacja serwisów z Sii Polska

Quality Control Center dla ABB – kontrola nad jakością systemów IT

Modernizacja platformy e-commerce w celu wspierania rozwoju i zapewnienia płynnego procesu zakupowego

Sii rozwija talenty – nie tylko w pracy. Poznaj pasje, które napędzają Power People

AI-native SDLC: od narzędzi AI do mierzalnych efektów w wytwarzaniu oprogramowania

Jak maksymalizować efektywność AI w QA bez kompromisów w kosztach i jakości? Sii Polska zapowiada drugą edycję badania Testing Lab

Jak bezpiecznie i zgodnie z prawem wdrożyć AI w polskiej bankowości? Wnioski z Atlassian Team ’26

Organizacja napędzana agentami / Od asystenta do współpracownika: jak AI zmienia...

Salesforce jako fundament transformacji: od sprzedaży do obsługi klienta wspieranej...

Copilot w codziennych procesach w Twojej organizacji

Copilot Chat: jak zacząć i bezpiecznie pracować z AI

Od Agile do AI: dlaczego organizacje wciąż powtarzają ten sam błąd

Gen AI i Agenci AI w zarządzaniu ryzykiem: nowa era governance i walidacji

Kim można być w świecie ServiceNow?

Agentic AI to nie prompt – podejście Sii

Data Analytics Engineer (f/m/x)

Poznaj lepiej Sii

Poznaj lepiej Sii

Aplikuj teraz