Data Engineer

Nasze wymagania

• Doświadczenie w budowie i optymalizacji rozwiązań raportowych oraz struktur danych KPI (poziom mid-senior lub senior).
• Biegłość w Power BI — modelowanie, DAX, Power Query, projektowanie czytelnych i wydajnych raportów.
• Doświadczenie z Microsoft Fabric (lub gotowość szybkiego wejścia, przy silnym zapleczu w ekosystemie Azure / SQL / Synapse).
• Dobra znajomość SQL oraz modelowania danych (wymiarowe, warstwy medalion — bronze/silver/gold).
• Znajomość dbt — budowa, testowanie i utrzymanie warstwy transformacji danych.
• Programowanie i analityka w Pythonie (mile widziane R), Git, podstawy modelowania statystycznego.
• Samodzielność — potrafisz poprowadzić swój obszar od wymagań po wdrożenie bez stałego nadzoru.
• Nastawienie produktowe oraz umiejętność data storytellingu — myślisz o odbiorcy raportu i potrafisz przełożyć dane na konkretną decyzję.
• Silne umiejętności komunikacyjne i doświadczenie w pracy z zespołami cross-funkcyjnymi (pomost między IT a biznesem).
• Język angielski na poziomie C1, umożliwiający pracę z klientami z rynków zagranicznych.

Mile widziane

• Doświadczenie w ubezpieczeniach, reasekuracji lub w modelu MGA.
• Tworzenie rozwiązań customer-facing — raportów lub produktów danych udostępnianych klientom zewnętrznym.
• Znajomość dodatkowych narzędzi BI i EPM: IBM TM1 / Planning Analytics, Tableau, SAP, Excel.
• Praktyczne wykorzystanie GenAI / LLM (prompt engineering) do przyspieszania pracy analitycznej.
• Doświadczenie z chmurą (Azure, AWS) oraz z pracą w Agile/Scrum i narzędziach typu Jira.
• Znajomość zasad data governance, RLS oraz bezpieczeństwa danych w Power BI / Fabric.

Twój zakres obowiązków

• Projektowanie i utrzymanie modeli danych oraz pipeline'ów w środowisku Microsoft Fabric (Lakehouse, Data Factory, Dataflows, OneLake).
• Budowa i optymalizacja zaawansowanych dashboardów w Power BI (Power Query, DAX) — wewnętrznych oraz customer-facing, gotowych do udostępnienia klientom i kadrze zarządzającej.
• Współtworzenie i utrzymanie modeli danych KPI oraz struktur analitycznych (np. warstwa semantyczna, kostki OLAP), z dbałością o stabilność i wydajność.
• Partnerowanie z użytkownikami biznesowymi przy definiowaniu korporacyjnych KPI i przekładaniu potrzeb biznesowych na wymagania techniczne.
• Modelowanie danych ubezpieczeniowych (składki, szkody, ekspozycja, prowizje) i przekładanie ich na spójne, wielokrotnego użytku struktury.
• Wdrażanie mechanizmów walidacji danych, zapewniających wysoką dokładność i spójność raportów.
• Analiza danych i elementy data science tam, gdzie dostarczają wartość (np. wykrywanie anomalii, segmentacja, modelowanie statystyczne, wsparcie prognoz).
• Iteracyjne ulepszanie rozwiązań w oparciu o feedback użytkowników, w rytmie pracy zespołu (Agile/Scrum).

O projekcie

Tak organizujemy naszą pracę

To oferujemy

• Realny wpływ na kształt rozwiązań raportowych używanych wewnątrz i przez klientów.
• Pracę w nowoczesnym stacku danych Microsoft (Fabric, Power BI, Azure).
• Samodzielność i przestrzeń do decydowania o technicznym kształcie swojego obszaru.
• Zespół, który łączy inżynierię danych z myśleniem produktowym i branżowym know-how w ubezpieczeniach.

Benefity

• dofinansowanie nauki języków
• dofinansowanie szkoleń i kursów
• elastyczny czas pracy
• owoce
• spotkania integracyjne
• komputer do użytku prywatnego
• brak dress code’u
• gry wideo w pracy
• kawa / herbata
• napoje
• parking dla pracowników
• strefa relaksu
• program rekomendacji pracowników
• video games and ping-pong

Efinity Sp. z o.o.