Senior Data Engineer till samhällsviktig verksamhet
About this role
Beskrivning
Vi söker nu en Fullstack Backend Data Engineer till ett långsiktigt konsultuppdrag inom Data & Analys hos en större samhällsviktig organisation i Stockholm. Uppdraget innebär att vara delaktig i utvecklingen av moderna och organisationsövergripande data- och analysplattformar där fokus ligger på datadriven utveckling, analys och framtidssäkrade integrationslösningar.
Du kommer att ingå i ett domänorienterat agilt team och arbeta nära verksamheten med både nyutveckling och vidareutveckling av befintliga lösningar. Rollen passar dig som har ett starkt tekniskt driv, god erfarenhet av moderna molnbaserade dataplattformar och som trivs i en miljö där samarbete, kunskapsdelning och kontinuerlig utveckling är centrala delar av arbetet.
Miljön präglas av modern teknik inom Azure, Databricks, Microsoft Fabric och analysplattformar där både moln- och onprem-lösningar samverkar för att möjliggöra avancerad datahantering och analys.
Arbetsuppgifter
I rollen som Fullstack Backend Data Engineer kommer du att utveckla och förvalta data- och analyslösningar i moderna plattformsmiljöer. Du arbetar med att utveckla dataflöden, datamodeller och integrationslösningar samt hantera komplexa datamängder i både moln- och hybridmiljöer.
Arbetet innefattar utveckling av ETL- och ELT-processer, datatransformationer och modellering med fokus på skalbarhet, prestanda och förvaltningsbarhet. Du kommer även att arbeta med Pythonutveckling i Apache Spark Notebooks samt bidra till utvecklingen av analysplattformar i Azure Synapse, Databricks och/eller Microsoft Fabric.
Vidare ansvarar du för att samverka med verksamheten och andra tekniska team för att säkerställa effektiva integrationsflöden och analyslösningar. Rollen innebär även att bidra till förbättrade arbetssätt, kompetensspridning och utveckling av sektionens tekniska förmågor.
Kvalifikationer
Minst två (2) års arbetslivserfarenhet i rollen som Data Engineer med erfarenhet av att utveckla organisationsövergripande data- och an