Senior Data Engineer
S&P Global
To klasyczna rola Senior Data Engineer w dużym przedsiębiorstwie (S&P Global) zajmującym się danymi finansowymi i energetycznymi. Będziesz projektować i utrzymywać architekturę potoków danych, budować infrastrukturę ETL/ELT na dużą skalę przy użyciu SQL, Pythona, frameworków big data (np. Spark) i chmury (AWS/Azure/GCP). Praca polega na integracji dużych, złożonych zbiorów danych, współpracy z zespołami produktowymi, analitycznymi i data science oraz rozwijaniu narzędzi dla analityków. Nie jest to rola MLOps/Platform – skupiasz się na danych, nie na ML.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano modelu pracy (zdalny/hybrydowy/stacjonarny)., brak informacji o wielkości zespołu data engineering..
To klasyczna rola Senior Data Engineer w dużym przedsiębiorstwie (S&P Global) zajmującym się danymi finansowymi i energetycznymi. Będziesz projektować i utrzymywać architekturę potoków danych, budować infrastrukturę ETL/ELT na dużą skalę przy użyciu SQL, Pythona, frameworków big data (np. Spark) i chmury (AWS/Azure/GCP). Praca polega na integracji dużych, złożonych zbiorów danych, współpracy z zespołami produktowymi, analitycznymi i data science oraz rozwijaniu narzędzi dla analityków. Nie jest to rola MLOps/Platform – skupiasz się na danych, nie na ML.
- ✓Dodatek na spłatę kredytu studenckiego (company-matched student loan contribution) – unikalny benefit.
- ✓Dostęp do bogatych zasobów edukacyjnych i ciągłe uczenie się (Continuous Learning).
- ✓Globalna, stabilna firma z ponad 35 000 pracowników i ugruntowaną pozycją rynkową.
- !Model pracy (zdalny/hybrydowy/stacjonarny) nie został określony – znana tylko lokalizacja Gdańsk.
- !Typ kontraktu oznaczony jako 'other' – brak szczegółów, czy to B2B czy inna forma.
- !Brak informacji o dyżurach on-call lub supportzie produkcyjnym.
- !Szeroki zakres technologii – możliwe, że wymagana jest znajomość wielu różnych narzędzi.
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i utrzymanie architektury potoków danych (pipeline'ów ETL/ELT)
- •Integracja dużych, złożonych zbiorów danych z różnych źródeł
- •Optymalizacja infrastruktury do ekstrakcji, transformacji i ładowania danych
- •Implementacja i utrzymanie CI/CD, konteneryzacji i Infrastructure as Code
- •Budowanie frameworków i narzędzi dla zespołów analityki i data science
- •Współpraca z interesariuszami (executive, product, data, design) nad rozwiązaniami danych
- •Pracy w Agile (Scrum/Kanban) i udział w wydarzeniach zespołowych
- •Utrzymanie systemów w produkcji i rozwiązywanie problemów wydajnościowych
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Data Engineer z co najmniej 4 latami doświadczenia, solidnie znający SQL i Pythona, mający styczność z chmurą (najlepiej AWS) i frameworkami big data (Spark). Potrafi samodzielnie projektować i utrzymywać potoki ETL oraz pracować z CI/CD i kontenerami.
Nie dla osób z mniej niż 4 latami doświadczenia w data engineering, ani dla tych, którzy nie mają silnych umiejętności w SQL i Pythonie, lub nie znają chmury i distributed computing.
- ?Jaki jest model pracy: zdalny, hybrydowy czy stacjonarny? Ile dni w biurze?
- ?Jaki jest rozmiar zespołu data engineering i ilu seniorów?
- ?Jakie konkretne narzędzia do orkiestracji workflow (np. Airflow) i big data (np. Spark, Flink) są używane?
- ?Czy jest dyżur on-call? Jak często i czy jest dodatkowo płatny?
- ?Nad jakim konkretnym projektem lub domeną (energia/commodities) będę pracować?
- ?Jak wygląda proces rekrutacji – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
- ?Jaka forma współpracy (B2B/UoP) kryje się za 'other'?
- ?Czy zespół pracuje w modelu Scrum czy Kanban? Jak wygląda planowanie sprintów?
- −Nie podano modelu pracy (zdalny/hybrydowy/stacjonarny).
- −Brak informacji o wielkości zespołu data engineering.
- −Nie opisano procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadanie domowe).
- −Brak informacji o możliwości pracy zdalnej z innego miasta.
- −Nie wiadomo, czy rola wiąże się z dyżurami on-call.
Zespół data engineering współpracuje z wieloma działami (executive, product, data, design) w środowisku Agile. Kultura oparta na wartościach: integralność, odkrywanie, partnerstwo. Otwarta komunikacja i ciągłe doskonalenie.