
Jesteśmy młodym zespołem z Poznania, aspirującym do zostania synonimem innowacji i jakości w AI, budując nie tylko technologie, ale również kulturę organizacyjną. Na codzień zajmujemy się budową rozwiązań wykorzystujących LLM oraz inne modele generatywne, automatyzując kluczowe procesy biznesowe firm.
Data Engineer
10289/2025
Data Engineer to rola kluczowa w transformacji cyfrowej, łącząca zaawansowane technologie AI z codziennymi procesami biznesowymi. Pracując nad projektem B(AI), będziesz częścią zespołu, który tworzy system oparty na inteligentnych agentach AI, zdolnych do:
Wsparcia procesów decyzyjnych: Agenci AI analizują ogromne ilości danych z całej firmy, generując dynamiczne raporty oraz dostarczając rekomendacje w czasie rzeczywistym, co umożliwia szybsze i trafniejsze decyzje biznesowe.
Interakcji w czasie rzeczywistym: Dzięki zaawansowanym funkcjom czatu, system B(AI) umożliwi bezpośrednią komunikację z użytkownikami – od konsultacji po wsparcie operacyjne – co znacząco usprawni przepływ informacji w organizacji.
Automatyzacji procesów firmowych: Integracja AI z procesami biznesowymi pozwoli na automatyzację rutynowych zadań, optymalizację działań operacyjnych i zredukowanie kosztów, przy jednoczesnym zwiększeniu efektywności pracy.
Twoja rola jako Data Engineer w tym projekcie będzie kluczowa – od projektowania i wdrażania architektury danych, poprzez budowę niezawodnych procesów ETL, aż po integrację z modułami AI. W miarę rozwoju projektu, będziesz uczestniczyć w wdrażaniu najnowszych rozwiązań, które umożliwią: Skalowalność i elastyczność systemu, dostosowaną do dynamicznie zmieniających się potrzeb biznesowych. Rozwój i doskonalenie modeli AI, które nie tylko analizują dane, ale też przewidują trendy i proponują działania. Tworzenie kompleksowego ekosystemu, w którym cała wiedza firmowa jest dostępna w jednym, spójnym środowisku, wspierającym innowacje i rozwój.
Pracując nad B(AI), nie tylko wdrażasz nowoczesne technologie, ale również kształtujesz przyszłość funkcjonowania przedsiębiorstw, przyczyniając się do rewolucji w sposobie, w jakim organizacje podejmują decyzje i realizują swoje cele biznesowe. To stanowisko to nieustanny rozwój, nauka i możliwość wpływania na globalne trendy w zakresie automatyzacji oraz inteligencji biznesowej.
Wymagania
- Znajomość platformy Microsoft Azure: doświadczenie z usługami takimi jak Azure Data Factory, Azure Synapse, SQL Database oraz konfiguracją środowisk w Azure. Biegłość w procesach ETL: projektowanie, implementacja oraz optymalizacja procesów ekstrakcji, transformacji i ładowania danych. Doświadczenie w migracji danych: przenoszenie danych z różnych źródeł (np. plików Excel, SQL Server) do centralnej hurtowni danych lub bazy danych. Znajomość baz danych: umiejętność pracy zarówno z relacyjnymi (SQL Server, Azure SQL Database), jak i - dodatkowym atutem - z wektorowymi bazami danych. Integracja systemów i API: konfiguracja i integracja API w celu komunikacji między różnymi systemami, w tym integracja z rozwiązaniami AI. Podstawy AI/ML: znajomość koncepcji związanych z wdrażaniem modeli sztucznej inteligencji do generowania raportów i analiz danych, a także integracja agentów AI (np. chatbotów) z systemem.
Zadania związane z oferowanym stanowiskiem
- Analiza techniczna i dobór technologii: Ocena potrzeb projektowych oraz wybór odpowiednich usług Microsoft Azure (m.in. Data Factory, Synapse, SQL Database). Projektowanie architektury rozwiązania: Opracowanie kompleksowej architektury systemu obejmującej procesy ETL, integrację z modułami AI oraz interfejs użytkownika. Konfiguracja środowisk chmurowych: Ustawienie i zarządzanie środowiskami w Azure, w tym konfiguracja baz danych, Data Factory, API oraz innych narzędzi. Projektowanie i implementacja procesów ETL: Budowa, optymalizacja i wdrażanie procesów ekstrakcji, transformacji i ładowania danych z różnych źródeł (Excel, SQL Server) do centralnej hurtowni danych. Migracja i transformacja danych: Przenoszenie danych oraz przygotowywanie ich do analizy przez systemy AI, w tym opracowanie scenariuszy migracji i testów weryfikacyjnych. Integracja z agentami AI: Połączenie przetwarzania danych z modułami AI (np. chatbotami) w celu generowania raportów i analiz danych.