Data Engineers

Data Engineer nie tylko buduje techniczne rozwiązania – tworzy fundament dla pracy z danymi w organizacji. Projektuje i utrzymuje pipeline’y danych w chmurze, integrując różne źródła i przygotowując je do raportów, analiz oraz zastosowań AI. Wspiera zespoły w rozumieniu danych, ich strukturze i jakości, dzięki czemu organizacja może podejmować decyzje oparte na faktach, nie przeczuciach.

Inżynierowie danych korzystają z ekosystemu Google Cloud – m.in. BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer, Airflow, Cloud Storage oraz Terraform i Python. Jednak narzędzia to tylko część pracy – kluczowe jest to, że uczymy zespoły, jak z nich korzystać skutecznie, jak projektować procesy przetwarzania danych i jak automatyzować środowiska, by wspierały rozwój organizacji.

Poprzez standaryzację, automatyzację i dobre praktyki projektowe. Data Engineer tworzy wydajne pipeline’y, które dostarczają dane w czasie rzeczywistym, skracając czas potrzebny na raportowanie i analizy. Wspiera zespoły analityczne i biznesowe, ucząc je pracy z nowymi narzędziami i wzorcami, dzięki czemu decyzje oparte na danych mogą być podejmowane szybciej i pewniej.

Tak – to jeden z kluczowych obszarów. Łączymy dane z systemów ERP, CRM, SaaS, IoT czy API w spójny ekosystem analityczny. Jednocześnie współpracujemy z zespołami klienta, pokazując, jak utrzymywać te integracje, jak monitorować przepływy danych i jak rozwijać je w miarę wzrostu organizacji. Dzięki temu integracja to nie tylko techniczne połączenie źródeł, ale także rozwój kompetencji danych w firmie.

Data Engineer przygotowuje dane w odpowiednim formacie, jakości i strukturze, co jest fundamentem skutecznych projektów AI. Współpracujemy z analitykami i zespołami ML, pomagając im budować modele szybciej i efektywniej. Uczymy, jak utrzymywać środowiska danych i jak wdrażać procesy MLOps – tak, by praca z AI była nie tylko możliwa, ale też powtarzalna, skalowalna i zrozumiała dla całego zespołu.

Zdecydowanie tak. Projektujemy wydajne, elastyczne i skalowalne architektury danych, które zużywają zasoby chmurowe dokładnie wtedy, gdy są potrzebne. Pomagamy zespołom rozumieć, jak ich decyzje techniczne wpływają na koszty, uczymy optymalizacji zapytań, przechowywania danych i automatyzacji procesów. Dzięki temu organizacja zyskuje nie tylko oszczędności, ale też świadome podejście do zarządzania danymi i chmurą.