We use AI to solve exponentially hard efficiency problems.
Senior Data Engineer
Location
Greece
Posted
4 days ago
Salary
0
Seniority
Senior
Job Description
Senior Data Engineer
Satalia
• architect and build production data pipelines and data platforms that serve models, data, and AI workflows to internal and client-facing applications, accountable for them under live traffic • own non-functional quality – latency and throughput budgets, scalability, reliability, observability, and cost – for the systems in your domain • lead the design and operation of multi-model data stores – relational databases (PostgreSQL, MySQL), vector databases (Pinecone, Weaviate, pgvector), and graph databases (Neo4j, Neptune) – ensuring the right tool for each access pattern • set technical direction: write design docs, make build-vs-buy decisions, and defend your approach with evidence • work across the stack when needed – services, data access, infrastructure-as-code, CI/CD – and debug it when things drift in production • mentor and set the quality standards for mid-level and junior data engineers
Job Requirements
- 5+ years of professional software engineering experience, shipping and operating production systems
- deep, demonstrable expertise designing and building distributed data pipelines with Apache Spark
- strong data modelling across relational, vector, and graph databases
- strong proficiency in at least one general-purpose language (e.g., Python, Scala, or Java)
- hands-on experience with cloud platforms (GCP/AWS), containers (Docker), CI/CD, and infrastructure-as-code (Terraform)
- strong software engineering habits – version control, testing, code review, CI/CD
- comfort with ambiguity
- clear communication - you can write a one-page design doc that is useful for both product managers and staff engineers
- experience building and operating ML/LLM-powered production systems (model serving, RAG, agents) at scale (even better)
- experience with event-driven or streaming architectures (e.g., Pub/Sub, Kafka) and real-time systems (even better)
- depth in security, IAM, networking, and data governance in cloud environments (even better)
- background in marketing technology, ad tech, or large-scale data products (even better)
- meaningful open-source contributions or a track record of technical leadership (even better)
Benefits
- healthcare
- remote working - café, bedroom, beach - wherever works
- truly flexible working hours - school pick up, volunteering, gym
- generous leave – inline with Greek Labour Law
- impactful projects - focus on bringing meaningful social and environmental change
- people oriented culture - wellbeing is a priority, as is being a nice person
- transparent and open culture - you will be heard
- development - focus on bringing the best out of each other
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Data Engineering Lead
RadixA Radix está sempre no topo das Melhores Empresas para se trabalhar porque: Temos profissionais comprometidos, dedicados, curiosos e inovadores. O espírito de equipe é a nossa maior força. Trabalhamos de forma cooperativa e sabemos que estamos juntos, remando na mesma direção. Temos um ambiente diverso, que valoriza equidade e inclusão. Nossa jornada de trabalho é flexível e em quase todos os projetos é possível trabalhar de qualquer lugar do Brasil. Valorizamos o bem-estar e o cuidado com as nossas pessoas, com programas de apoio à saúde mental, psiquiatra e médico consultor disponíveis.
Role Description A primeira coisa que você precisa saber é que aqui você não vai cair na rotina. A Radix desenvolve soluções para empresas de diferentes setores e indústrias. Cada projeto tem suas tecnologias, soluções e prazos e você terá oportunidade de atuar e experimentar diferentes desafios. Como Profissional Líder em Engenharia de Dados você vai: - Apoiar a coordenação das atividades de captura da realidade (Reality Capture) nas plantas, incluindo laser scanning, fotogrametria e demais atividades relacionadas. - Participar de reuniões recorrentes dos projetos com stakeholders das plantas para acompanhar o progresso, alinhar prioridades e compartilhar lições aprendidas. - Apoiar atividades de implementação, incluindo identificação de ativos (asset tagging), mapeamento de dados e fluxos de integração. - Realizar revisões periódicas da qualidade dos ambientes de Digital Twin para garantir a organização dos dados, a integridade das integrações e o desempenho geral da plataforma. - Ministrar treinamentos para usuários finais por meio de sessões programadas, plantões de atendimento (office hours) e suporte sob demanda. - Colaborar com gerentes de projeto e patrocinadores locais (site champions) para identificar, desenvolver e expandir casos de uso de Digital Twin. - Atuar como principal ponto de contato entre as equipes das plantas e as equipes técnicas especializadas responsáveis por captura da realidade, modelos 3D, integração de dados e administração da plataforma. - Facilitar a comunicação entre as equipes do projeto e os stakeholders das plantas, garantindo a resolução ágil de problemas, a coleta de feedbacks e a melhoria contínua. - Auxiliar no acompanhamento do progresso dos projetos, das ações pendentes e das atividades de implantação em múltiplas plantas. Qualifications - Inglês avançado / fluente para conversação. - Experiência em liderança de projetos, com capacidade para gerenciar múltiplos stakeholders e prioridades simultaneamente. - Excelentes habilidades de comunicação e relacionamento interpessoal, com capacidade para interagir de forma eficaz tanto com engenheiros quanto com técnicos. - Inglês fluente (conversação, leitura e escrita). - Experiência no setor de Óleo & Gás, preferencialmente em plantas operacionais ou em ambientes industriais semelhantes. - Bons conhecimentos em informática, facilidade para aprender novas ferramentas de software e perfil proativo e autodirigido. - Experiência com gestão da mudança (Change Management) será considerada um diferencial, especialmente em projetos de transformação digital. - Vivência ou conhecimento em softwares 3D, laser scanning, modelagem 3D ou ferramentas de digitalização e habilitação digital será altamente desejável. Benefits - Assistência Médica Nacional (para o titular e dependentes, com quarto privativo) - Assistência odontológica nacional (para o titular e dependentes) - Vale refeição / alimentação flexível - Auxílio home office - Day off (no mês do aniversário) - Wellhub (antigo Gympass) - Licença Maternidade (6 meses) e Paternidade (20 dias) estendidas - Auxílio creche para filhos de até 3 anos (por filho) - Apoio em saúde mental com a Wellz - Clube de Vantagens com descontos em diversos parceiros - Convênio com instituições de ensino e cursos de idioma - Desenvolvimento Profissional (Universidade Corporativa) - Parceria com empresa de coworkings no Brasil - Programa de Qualidade de Vida e Bem-Estar - Médico consultor para acompanhamento de radixers - Planos de incentivos Company Description A Radix está sempre no topo das Melhores Empresas para se trabalhar porque: - Temos profissionais comprometidos, dedicados, curiosos e inovadores. - O espírito de equipe é a nossa maior força. Trabalhamos de forma cooperativa e sabemos que estamos juntos, remando na mesma direção. - Temos um ambiente diverso, que valoriza equidade e inclusão. - Nossa jornada de trabalho é flexível e em quase todos os projetos é possível trabalhar de qualquer lugar do Brasil. - Valorizamos o bem-estar e o cuidado com as nossas pessoas, com programas de apoio à saúde mental, psiquiatra e médico consultor disponíveis.
• Design, develop, and operate scalable and maintainable data pipelines in the Azure Databricks environment • Develop all technical artefacts as code, implemented in professional IDEs, with full version control and CI/CD automation • Enable data-driven decision-making in Supply Chain Management (SCM) by ensuring high data availability, quality, and reliability • Implement data products and analytical assets using software engineering principles in close alignment with business domains and functional IT • Apply rigorous software engineering practices such as modular design, test-driven development, and artifact reuse in all implementations • Global delivery footprint; cross-functional data engineering support across SCM domains • Collaboration with business stakeholders, functional IT partners, product owners, architects, ML/AI engineers, and Power BI developers • Agile, product-team structure embedded in an enterprise-scale Azure environment • Design scalable batch and streaming pipelines in Azure Databricks using PySpark and/or Scala • Implement ingestion from structured and semi-structured sources (e.g., SAP, APIs, flat files) • Build bronze/silver/gold data layers following the defined lakehouse layering architecture & governance • Implement use-case driven dimensional models (star/snowflake schema) tailored to SCM needs • Ensure compatibility with reporting tools (e.g., Power BI) via curated data marts and semantic models • Implement enterprise-level data warehouse models (domain-driven 3NF models) for SCM data, closely aligned with data engineers for other business domains • Develop and apply master data management strategies (e.g., Slowly Changing Dimensions) • Develop automated data validation tests using frameworks • Monitor pipeline health, identify anomalies, and implement quality thresholds • Establish data quality transparency by defining and implementing meaningful data quality rules with source system and business stakeholders and implementing related reports • Develop and structure pipelines using modular, reusable code in a professional IDE • Apply test-driven development (TDD) principles with automated unit, integration, and validation tests • Integrate tests into CI/CD pipelines to enable fail-fast deployment strategies • Commit all artifacts to version control with peer review and CI/CD integration • Work closely with Product Owners to refine user stories and define acceptance criteria • Translate business requirements into data contracts and technical specifications • Participate in agile events such as sprint planning, reviews, and retrospectives • Document pipeline logic, data contracts, and technical decisions in markdown or auto-generated docs from code • Align designs with governance and metadata standards (e.g., Unity Catalog) • Track lineage and audit trails through integrated tooling • Profile and tune data transformation performance • Reduce job execution times and optimize cluster resource usage • Refactor legacy pipelines or inefficient transformations to improve scalability
• Design, develop, and maintain data pipelines to ingest, transform, and normalize data from multiple sources. • Lead the design and implementation of data ingestion architectures in Snowflake, ensuring scalability and reliability. • Apply best practices in data validation to ensure accuracy, consistency, and reliability across datasets. • Perform data transformation and normalization to support analytics and reporting use cases. • Work with large datasets using SQL and Python to process and analyze data efficiently. • Ensure data quality by implementing validation rules, checks, and monitoring processes. • Collaborate with business and technical stakeholders to understand data requirements and translate them into scalable solutions. • Support ETL processes and file handling workflows for structured and semi-structured data. • Contribute to documentation and continuous improvement of data processes and standards.
• Assist in designing, planning and managing the data migration process. • Manage assigned risks and monitor potential impacts as part of the data migration plan. • Work with subject matter experts and project team to identify, define, collate, document and communicate the data migration requirements. • Work independently as a self-starter, and within a team environment. • Work across multiple functional projects to understand data usage and implications for data migration. • Develop best practice, processes, and standards for effectively carrying out data migration activities. • Work with customers in gathering technical requirements for data migration needs. • Share knowledge with team members and develop customer solutions efficiently. • Perform source system data analysis in order to manage source to target data mapping. • Perform migration and testing of static data and transaction data from one core system to another.



