Pomiń do treści
Logo firmy B2B.NET

ETL Developer

B2B.NET

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🔀HybrydowaTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Mid · 3+ latDoświadczenie
LokalizacjaGdańsk
Źródło
Aktywna
Opublikowano27 maja 2026
Ostatnio sprawdzono27 maja 2026
Wygasa za19 dni
Werdykt JobHunt

Rola łączy klasyczne ETL (projektowanie i utrzymanie pipeline'ów danych) z backendem (Spring Boot, REST API) w bankowym kontekście finansowym. Pracujesz nad integracją danych z systemów kredytowych, zapewniając zgodność z regulacjami i audytem. Mimo tytułu ETL Developer, sporo backendu (Spring Boot) i automatyzacji z AI.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: nie podano wielkości zespołu (poza składami: backend dev, architekt, tester, po, sm), brak szczegółów dotyczących liczby dni hybrydowych.

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

Rola łączy klasyczne ETL (projektowanie i utrzymanie pipeline'ów danych) z backendem (Spring Boot, REST API) w bankowym kontekście finansowym. Pracujesz nad integracją danych z systemów kredytowych, zapewniając zgodność z regulacjami i audytem. Mimo tytułu ETL Developer, sporo backendu (Spring Boot) i automatyzacji z AI.

Plusy
  • Realny wpływ na architekturę i wybór technologii
  • Długoterminowy, stabilny projekt w prestiżowym banku
  • Wsparcie architekta i lidera technicznego
  • Autonomia i end-to-end ownership
  • Międzynarodowe środowisko
Na co uważać
  • Rozwijasz kilka projektów jednocześnie (może oznaczać rozproszenie uwagi)
  • Brak jednoznacznie określonego procesu rekrutacyjnego
  • !Hybryda – nie podano liczby dni w biurze
  • !Stack technologiczny dość szeroki (Python, Spring Boot, Kafka, AI) – może być wyzwaniem dla jednej osoby
  • !Brak informacji o on-call lub dyżurach
  • !Sformalizowany proces (bank) – decyzje mogą być wolne
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Projektowanie i implementacja przepływów ETL w Pythonie i SQL
  • Budowa i utrzymanie API REST (Spring Boot) do dystrybucji danych
  • Integracja danych finansowych z systemów bankowych z użyciem Kafka
  • Utrzymywanie i optymalizacja Data Warehouses
  • Współpraca z architektami i biznesem przy definiowaniu wymagań danych
  • Code review i wdrażanie dobrych praktyk (Clean Code, CI)
  • Automatyzacja zadań z użyciem narzędzi AI (np. generowanie kodu)
  • Rozwiązywanie problemów wydajnościowych i zapewnianie jakości danych
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).

Minimum sensowne

Mid-level developer z solidnymi podstawami Pythona i SQL, który ogarnął ETL i zna Spring Boot, ale może jeszcze nie pracował z Kafka w produkcji.

Raczej nie dla

Osoby z mniej niż 2 latami doświadczenia w Pythonie i SQL – wymagana jest biegłość w budowaniu API i ETL. Nie dla juniorów bez komercyjnego doświadczenia.

Ocena dopasowania
Junior2/5
Mid5/5
Senior4/5
Hands-on5/5
Architekt3/5
Remote3/5
Enterprise5/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile dni w biurze przewiduje model hybrydowy?
  • ?Czy AI tools są konkretnie zdefiniowane (np. GitHub Copilot, Claude)?
  • ?Ile osób liczy zespół i jak wygląda podział obowiązków?
  • ?Czy poza ETL i backendem są zadania operacyjne (on-call, DevOps)?
  • ?Jaki jest stosunek pracy nad nowymi funkcjonalnościami do utrzymania legacy?
  • ?Jak wygląda proces decyzyjny – czy rzeczywiście mamy autonomię, czy to tylko hasło?
Brakujące informacje
  • Nie podano wielkości zespołu (poza składami: backend dev, architekt, tester, PO, SM)
  • Brak szczegółów dotyczących liczby dni hybrydowych
  • Nie wiadomo, jakie konkretnie narzędzia AI są używane
  • Nie określono procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, czas)
Zespół

Kultura oparta na dobrych praktykach inżynieryjnych (Clean Code, code review, CI), wsparciu architekta i wymianie wiedzy. Praca w międzynarodowym środowisku z naciskiem na jakość i autonomię.

🔗Podobne oferty