Developer for Data Enablement Team
IT CONNECT
To rola senior Data Engineera w modelu outsourcingowym (body leasing) do klienta z sektora finansowego. Będziesz pracować nad budową rozproszonych potoków Big Data w Apache Spark/Scala do wykrywania przestępstw finansowych. Codzienność to projektowanie pipeline'ów streamingowych i batchowych, implementacja testów automatycznych w Python i Robot Framework, oraz współpraca w zespole cross-funkcjonalnym w frameworku SAFe. Mimo tytułu 'Developer', rola ma silny komponent data engineering i QA/testing.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani liczby projektów, brak informacji o dyżurach i wsparciu produkcyjnym.
Wbrew tytułowi 'Developer', jest to rola senior Data Engineera z silnym naciskiem na testowanie automatyczne (Robot Framework). Praca to głównie Big Data pipelines, streaming i batch, a nie typowy 'development' aplikacji. Dodatkowo rola w outsourcingu, a nie w firmie produktowej.
To rola senior Data Engineera w modelu outsourcingowym (body leasing) do klienta z sektora finansowego. Będziesz pracować nad budową rozproszonych potoków Big Data w Apache Spark/Scala do wykrywania przestępstw finansowych. Codzienność to projektowanie pipeline'ów streamingowych i batchowych, implementacja testów automatycznych w Python i Robot Framework, oraz współpraca w zespole cross-funkcjonalnym w frameworku SAFe. Mimo tytułu 'Developer', rola ma silny komponent data engineering i QA/testing.
- ✓Praca nad krytycznymi systemami Big Data do wykrywania przestępstw finansowych – realny impact
- ✓Nowoczesny stack: Spark, Scala, Python, Docker, Kafka
- ✓Cross-funkcjonalne zespoły (Dev, QA, DevOps, Product) – szeroki kontekst
- !Rola w modelu outsourcingowym (praca na miejscu u klienta)
- !Bardzo krótki proces rekrutacyjny (15 min + 60 min) – może oznaczać szybką selekcję
- !Wymagana znajomość SAFe – niektórzy mogą preferować inne metodyki
- !Tytuł 'Developer' może być mylący co do rzeczywistego zakresu obowiązków
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i budowa rozproszonych potoków Big Data w Apache Spark i Scala
- •Implementacja rozwiązań streamingowych i batchowych dla wielu źródeł danych
- •Tworzenie i utrzymywanie skryptów testów automatycznych w Python i Robot Framework
- •Analiza wymagań biznesowych i wyjaśnianie niejasnych specyfikacji
- •Współpraca z DevOps, QA i Product Management w cyklu Continuous Delivery / SAFe
- •Przegląd kodu i stosowanie test-driven development
- •Wykonywanie planów testowych, analiza wyników i raportowanie defektów
- •Używanie narzędzi CI/CD (Jenkins) do automatyzacji dostarczania
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid Data Engineer z co najmniej 5 latami Spark/Scala i 3 latami Python, podstawowym doświadczeniem w Robot Framework, gotowy do pracy nad krytycznymi systemami Big Data w modelu outsourcingowym.
Juniorzy ani osoby z mniej niż 5 latami Spark/Scala – wymagania są bardzo konkretne i wysokie. Również nie dla kandydatów, którzy nie lubią testowania (Robot Framework) lub preferują pracę w firmie produktowej zamiast outsourcingu.
- ?Jaki jest konkretny klient (bank/instytucja finansowa) i jak duży zespół?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call lub wsparcie produkcyjne po godzinach?
- ?Jaka jest proporcja czasu poświęconego na rozwój vs testowanie?
- ?Ile dni hybrydowo w biurze w Gdyni?
- ?Jaki jest horyzont czasowy projektu i plan rozwoju?
- ?Czy istnieją dodatkowe benefity dla konsultantów (np. budżet szkoleniowy)?
- ?Jakie są wymagania compliance/security związane z danymi finansowymi?
- −Nie podano wielkości zespołu ani liczby projektów
- −Brak informacji o dyżurach i wsparciu produkcyjnym
- −Nie wiadomo, jaka jest konkretna instytucja finansowa (klient)
- −Brak szczegółów o ścieżce kariery w modelu outsourcingowym
Praca w cross-funkcjonalnym zespole (Dev, QA, DevOps, Product) w metodyce SAFe. Kładziony nacisk na jakość, automatyzację i ciągłe doskonalenie.
Dwa etapy: rozmowa z rekruterem (ok. 15 min) i spotkanie rekrutacyjne (ok. 60 min).