Обязанности: Inżynieria danych (MS Fabric): Łączenie danych z różnych źródeł (API, bazy, pliki) oraz tworzenie procesów ich przetwarzania za pomocą Lakehouse, Dataflows Gen2 i PySpark., Modelowanie i Power BI: Budowanie sprawnie działających modeli danych oraz przejrzystych raportów w Power BI z wykorzystaniem DAX., Łącznik z biznesem: Praca z klientem z USA nad przekształceniem pytań biznesowych w konkretne wskaźniki (np. adopcja AI i ROI z wdrożeń)., Wdrożenia GenAI: Tworzenie rozwiązań pozwalających na pytanie o dane w języku naturalnym (np. Fabric Data Agents, Copilot w Power BI lub Text-to-SQL/DAX)., Jakość i bezpieczeństwo: Testowanie trafności odpowiedzi generowanych przez AI oraz dbaniem o to, by system podawał precyzyjne i bezpieczne dane.
Опыт: Praktyczne doświadczenie z ekosystemem Microsoft Fabric (Lakehouse, Warehouse, Data Factory/Pipelines, Dataflows Gen2, Notebooki)., Ekspercką znajomość Power BI: mistrzowskie modelowanie danych, zaawansowany DAX i projektowanie modeli semantycznych., Bardzo dobrą znajomość SQL oraz Python / PySpark pod kątem inżynierii danych., Doświadczenie w integracji danych z rozproszonych źródeł., Realne doświadczenie lub silną pasję do rozwiązań GenAI na danych (znajomość zasad Text-to-SQL/DAX, Prompt Engineeringu oraz oceny jakości odpowiedzi LLM/Evals)., Biznesowe zacięcie: potrafisz patrzeć na dane przez pryzmat wartości dla organizacji i samodzielnie doprecyzowywać niejednoznaczne wymagania., Proaktywność i samodzielność: szukamy os