Data Engineer
B2B.NET
To rola Data Engineer w międzynarodowym środowisku Big Data, realizowana w modelu outsourcingowym. Osoba na stanowisku będzie projektować i utrzymywać rozwiązania przetwarzania danych, budować pipeline'y oraz procesy CI/CD, głównie w ekosystemie Scala, Spark, Hadoop, Kafka. Współpraca z zespołami technicznymi i biznesowymi oraz wsparcie środowisk produkcyjnych to część codziennych obowiązków.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak informacji o dyżurach on-call.
To rola Data Engineer w międzynarodowym środowisku Big Data, realizowana w modelu outsourcingowym. Osoba na stanowisku będzie projektować i utrzymywać rozwiązania przetwarzania danych, budować pipeline'y oraz procesy CI/CD, głównie w ekosystemie Scala, Spark, Hadoop, Kafka. Współpraca z zespołami technicznymi i biznesowymi oraz wsparcie środowisk produkcyjnych to część codziennych obowiązków.
- ✓Krótki, transparentny proces rekrutacyjny (2 etapy)
- ✓Wymagania i mile widziane wskazują na nowoczesny stack (Kubernetes, Flink, Airflow)
- −Brak widełek wynagrodzenia w ogłoszeniu
- −Brak informacji o dyżurach on-call (wsparcie środowisk produkcyjnych może sugerować taką potrzebę)
- !Firma outsourcingowa – rzeczywisty projekt i klient mogą się zmieniać
- !Nie określono liczby dni hybrydowych
- !Wielkość zespołu i struktura nie są podane
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i utrzymanie rozwiązań Data Engineering
- •Tworzenie i optymalizacja pipeline'ów danych oraz procesów ETL
- •Implementacja wymagań biznesowych w postacitransformacji danych
- •Tworzenie i utrzymanie workflowów automatyzacji (CI/CD) przy użyciu Jenkins
- •Współpraca z zespołami technicznymi i biznesowymi przy analizie wymagań
- •Wsparcie środowisk produkcyjnych i analiza incydentów
- •Dbanie o jakość, wydajność i niezawodność rozwiązań
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Mid-level Data Engineer z co najmniej 2-3 letnim doświadczeniem w ekosystemie Big Data (Scala, Spark, Kafka), ze znajomością SQL i Git, oraz zdolnością do pracy w międzynarodowym środowisku. Potrafi tworzyć i utrzymywać pipeline'y oraz procesy CI/CD.
Osoby bez doświadczenia w Scali i Sparku, juniorzy z mniej niż 2 latami pracy, ani inżynierowie szukający wyłącznie pracy w firmie produktowej (outsourcing).
- ?Kim jest klient końcowy i w jakiej branży działa?
- ?Ile osób liczy zespół Data Engineering?
- ?Czy na projekcie wykorzystywane są Kubernetes lub Flink?
- ?Jak wygląda wsparcie produkcyjne – czy są dyżury on-call i jaka jest ich częstotliwość?
- ?Jaki jest planowany okres trwania projektu?
- ?Czy istnieje możliwość wpływu na wybór narzędzi i architektury?
- ?Jakie są godziny pracy? Czy współpraca z zagranicznymi zespołami wymaga elastyczności?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak informacji o dyżurach on-call
- −Brak opisu dodatkowych benefitów (np. budżet szkoleniowy, kursy)
Międzynarodowe środowisko pracy, współpraca z zespołami technicznymi i biznesowymi – atmosfera prawdopodobnie profesjonalna i zorientowana na cel.
Dwa etapy: rozmowa techniczna, następnie rozmowa z klientem.