Pomiń do treści
Logo firmy Vertex Agility

Data Engineer

Vertex Agility

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🔀HybrydowaTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Senior · 5+ latDoświadczenie
LokalizacjaCracow Metropolitan Area
Źródło
Aktywna
Opublikowano6 lipca 2026
Ostatnio sprawdzono6 lipca 2026
Wygasa za22 dni
Werdykt JobHunt

To rola Lead Data Engineera / Konsultanta odpowiedzialnego za projektowanie i wdrażanie skalowalnych rozwiązań data engineering na poziomie enterprise. Główny projekt dotyczy budowy infrastruktury observability czasu rzeczywistego z użyciem Hadoop, Spark i Splunk. Rola łączy pracę hands-on (ETL/ELT, Python, architektura danych) z przywództwem technicznym, mentoringiem i zarządzaniem interesariuszami w globalnym zespole.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: nie podano budżetu szkoleniowego ani możliwości rozwoju, nie opisano procesu rekrutacyjnego.

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Data Engineer

To rola Lead Data Engineera / Konsultanta odpowiedzialnego za projektowanie i wdrażanie skalowalnych rozwiązań data engineering na poziomie enterprise. Główny projekt dotyczy budowy infrastruktury observability czasu rzeczywistego z użyciem Hadoop, Spark i Splunk. Rola łączy pracę hands-on (ETL/ELT, Python, architektura danych) z przywództwem technicznym, mentoringiem i zarządzaniem interesariuszami w globalnym zespole.

Plusy
  • Enterprise-scale data engineering z nowoczesnym stackiem (Hadoop, Spark, Python, CI/CD)
  • Możliwość wpływania na architekturę i prowadzenia inicjatyw technicznych w globalnym zespole
Na co uważać
  • !Duży nacisk na Splunk – może oznaczać silne przywiązanie do konkretnego narzędzia
  • !Równowaga między pracą hands-on a przywództwem nie jest jasno zdefiniowana
  • !Brak informacji o budżecie szkoleniowym lub ścieżce kariery
  • !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Projektowanie i optymalizacja architektury danych z użyciem Hadoop i Spark
  • Tworzenie i utrzymanie potoków ETL/ELT w Pythonie
  • Praca z danymi strukturalnymi, półstrukturalnymi i niestrukturalnymi przy użyciu SQL i NoSQL
  • Implementacja CI/CD, kontroli wersji i najlepszych praktyk inżynierii
  • Współpraca z zespołami BI, Analytics i inżynierii w celu dostarczenia rozwiązań
  • Debugowanie i rozwiązywanie złożonych problemów data engineering
  • Prowadzenie inicjatyw technicznych i mentoring młodszych inżynierów
  • Zapewnienie jakości kodu poprzez testy automatyczne (unit/integration)
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Mid-senior Data Engineer z co najmniej 4-5 latami praktyki w Hadoop/Spark/Python, z pierwszym doświadczeniem w prowadzeniu zespołów i komunikacji z interesariuszami

Raczej nie dla

Juniorzy ani inżynierowie bez doświadczenia z Hadoop/Spark w skali enterprise; osoby szukające wyłącznie roli czysto wykonawczej bez odpowiedzialności za mentoring i przywództwo

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid3/5
Senior5/5
Hands-on4/5
Architekt3/5
Remote3/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Jaki jest rozmiar zespołu i jego struktura?
  • ?Ile procent czasu to praca hands-on, a ile mentoring/przywództwo?
  • ?Czy Splunk jest głównym narzędziem observability, czy tylko jednym z wielu?
  • ?Jaki jest konkretny projekt – czy to greenfield, czy modernizacja legacy?
  • ?Jak wygląda proces rekrutacyjny? (etapy, zadanie domowe?)
  • ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej z zagranicy?
  • ?Jakie są oczekiwania co do dyżurów (on-call) i dostępności po godzinach?
Brakujące informacje
  • Nie podano budżetu szkoleniowego ani możliwości rozwoju
  • Nie opisano procesu rekrutacyjnego
  • Brak informacji o teamie (wielkość, lokalizacje członków)
  • Nie wiadomo, czy rola wymaga dyżurów on-call
  • Nie sprecyzowano konkretnych narzędzi CI/CD ani kontroli wersji
Zespół

Globalny, wysokowydajny zespół w środowisku Agile, z naciskiem na współpracę i mentoring.

🔗Podobne oferty