-
Raiffeisen Bank Romania
View all jobs
Software Developer Professional Retail Date
Romania
· Full-time
·
Mid-Senior
I. 🎯 Scopul Postului
Dezvoltarea, implementarea și optimizarea soluțiilor complexe de Data Warehouse (DWH) și Data Lakehouse folosind platforma Databricks (inclusiv Delta Lake, Unity Catalog și Spark) pentru a asigura o fundație de date scalabilă, performantă și guvernată pentru analiză, raportare și Machine Learning.
II. 📝 Responsabilități Principale
Dezvoltarea, implementarea și optimizarea soluțiilor complexe de Data Warehouse (DWH) și Data Lakehouse folosind platforma Databricks (inclusiv Delta Lake, Unity Catalog și Spark) pentru a asigura o fundație de date scalabilă, performantă și guvernată pentru analiză, raportare și Machine Learning.
II. 📝 Responsabilități Principale
- Dezvoltare și Arhitectură Databricks
- Proiectare și Implementare Avansată: Proiectarea și implementarea de pipeline-uri de date ETL/ELT robuste, scalabile și de înaltă performanță utilizând PySpark/Scala și Databricks SQL pe platforma Databricks.
- Delta Lake: Expertiză în implementarea și optimizarea arhitecturii Medallion (Bronze, Silver, Gold) folosind Delta Lake pentru a asigura calitatea, coerența și istoricitatea datelor.
- Lakehouse Platform: Implementarea eficientă a arhitecturii Lakehouse pe Databricks, combinând cele mai bune practici din DWH și Data Lake.
- Optimizarea Performanței: Optimizarea clusterelor Databricks, a operațiunilor Spark și a tabelelor Delta (ex: Z-ordering, Compaction, Tuning Queries) pentru a reduce latența și costurile de calcul.
- Streamare: Proiectarea și implementarea de soluții de procesare a datelor în timp real/cvasireal (streaming) folosind Spark Structured Streaming și Delta Live Tables (DLT).
- Guvernanță și Securitate
- Unity Catalog: Implementarea și administrarea Unity Catalog pentru guvernanța centralizată a datelor, securitate fină (row/column-level security) și lineage de date.
- Calitatea Datelor (Data Quality): Definirea și implementarea standardelor și a regulilor de calitate a datelor (ex: folosind DLT sau Great Expectations) pentru a menține integritatea datelor.
- Operațiuni și Colaborare
- Orchestrare: Dezvoltarea și gestionarea fluxurilor de lucru (workflows) complexe folosind Databricks Workflows (Jobs) sau instrumente externe (ex: Azure Data Factory, Airflow) pentru automatizarea pipeline-urilor.
- DevOps/CI/CD: Integrarea pipeline-urilor Databricks în procese de CI/CD folosind instrumente precum Git, Databricks Repos și Bundles.
- Colaborare: Lucrul îndeaproape cu Data Scientists, Analisti și Arhitecți pentru a înțelege cerințele de business și pentru a oferi soluții tehnice optime.
- Mentorat: Oferirea de îndrumare tehnică (mentorship) dezvoltatorilor juniori și promovarea celor mai bune practici.
- Cunoștințe Obligatorii (Nivel Expert)
- Databricks Platform: Experiență demonstrată, de nivel expert, cu întregul ecosistem Databricks (Workspace, Cluster Management, Notebooks, Databricks SQL).
- Apache Spark: Cunoștințe aprofundate ale arhitecturii Spark (RDD, DataFrames, Spark SQL) și a tehnicilor avansate de optimizare.
- Delta Lake: Expertiză în implementarea și administrarea Delta Lake (ACID properties, Time Travel, Merge, Optimize, Vacuum).
- Limbaje de Programare: Python (cu PySpark) și/sau Scala (cu Spark) la nivel avansat/expert.
- SQL: Competențe avansate/expert în SQL și Data Modeling (Dimensional, 3NF, Data Vault).
- Cloud: Experiență solidă cu o platformă Cloud majoră (AWS, Azure sau GCP), în special cu serviciile de stocare (S3, ADLS Gen2, GCS) și rețelistică.
- Cunoștințe Suplimentare (Avantaj Major)
- Unity Catalog: Experiență practică cu implementarea și administrarea Unity Catalog.
- Lakeflow: Experiență cu Delta Live Tables (DLT) și Databricks Workflows.
- Noțiuni de ML/AI: Înțelegerea conceptelor de bază MLOps și experiență cu MLflow pentru a facilita integrarea cu echipele de Data Science.
- DevOps: Experiență cu Terraform sau echivalent pentru Infrastructure as Code (IaC).
- Certificări: Certificările Databricks (ex: Databricks Certified Data Engineer Professional) reprezintă un avantaj semnificativ.
- Educație: Licență în Informatică, Inginerie, Matematică sau un domeniu tehnic relevant.
- Experiență Profesională: Minimum 5+ ani de experiență în Data Engineering, dintre care cel puțin 3+ ani cu Databricks și Spark la scară largă.
Key Skills
Ranked by relevance
spark
unity
sql
infrastructure as code
data warehouse
terraform
python
mlflow
scala
cloud
mlops
cicd
git
aws
gcp
s3
Related Jobs
3 roles aligned with this opportunity
View Job Details
Related
Kafka DevOps Engineer
2026-05-19
Full-time
Associate
Romania
Banking
Information Technology
View Job Details
Related
Python Developer
2026-05-27
Full-time
Associate
United Kingdom
Banking
Engineering
Login to Apply
- Posted
- Feb 04, 2026
- Type
- Full-time
- Level
- Mid-Senior
- Location
- Bucharest
- Company
- Raiffeisen Bank Romania
Industries
Banking
Categories
Engineering
Information Technology
Related Jobs
3 roles aligned with this opportunity
View Job Details
Related
Kafka DevOps Engineer
2026-05-19
Full-time
Associate
Romania
Banking
Information Technology
View Job Details
Related
Python Developer
2026-05-27
Full-time
Associate
United Kingdom
Banking
Engineering