Senior Software Engineer (Python, Spark)
KUBO
To rola Data Engineera w modelu outsourcingowym, skupiona na budowie skalowalnych rozwiązań do przetwarzania danych w chmurze Azure w obszarze finansów i analityki. Będziesz projektować i rozwijać data pipeline'y, pracować z Spark/PySpark oraz mieć realny wpływ na architekturę projektu od podstaw. Projekt jest greenfield, ale realizowany dla klienta zewnętrznego. Tytuł sugeruje Software Engineera, ale rdzeniem jest data engineering, nie ogólne programowanie backendowe.
Brakuje: nie podano nazwy klienta ani kontekstu biznesowego projektu, brak informacji o wielkości i strukturze zespołu.
Tytuł 'Senior Software Engineer' sugeruje ogólne role backendowe, ale rzeczywistość to Data Engineer – główny nacisk na budowę data pipeline'ów i przetwarzanie danych w chmurze, nie na rozwój standardowych backend services.
To rola Data Engineera w modelu outsourcingowym, skupiona na budowie skalowalnych rozwiązań do przetwarzania danych w chmurze Azure w obszarze finansów i analityki. Będziesz projektować i rozwijać data pipeline'y, pracować z Spark/PySpark oraz mieć realny wpływ na architekturę projektu od podstaw. Projekt jest greenfield, ale realizowany dla klienta zewnętrznego. Tytuł sugeruje Software Engineera, ale rdzeniem jest data engineering, nie ogólne programowanie backendowe.
- ✓Greenfield project – realny wpływ na architekturę i wybory technologiczne
- ✓Nowoczesny stack: Azure, Spark, Kubernetes, CI/CD
- ✓Przejrzysty proces rekrutacyjny (krótki, max 3 etapy)
- !Wąski widełek płacowy (18-30k) jak dla seniora przy braku szczegółów o bonusie
- !Brak informacji o nazwie klienta i wielkości zespołu
- !Hybryda 3 dni w biurze w Gdyni – wymóg sztywny
- !Brak wzmianki o narzędziach monitoringu i on-call
- •Projektowanie i implementacja data pipeline'ów w Python/Spark na Azure
- •Praca z Azure Data Factory, Fabric, Spark i event-driven architekturami (Kafka/Event Hubs)
- •Utrzymanie i rozwijanie komponentów przetwarzania danych w chmurze
- •Konfiguracja CI/CD oraz automatyzacja wdrożeń (Terraform, Kubernetes)
- •Code review i dyskusje techniczne z zespołem
- •Współpraca z zespołami Engineering, Architecture i Product w celu doprecyzowania wymagań
- •Zapewnianie spójności danych między systemami oraz monitorowanie ich jakości
- •Debugowanie i optymalizacja wydajności pod kątem dużych wolumenów danych
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid-level inżynier z solidnym Pythonem i podstawową znajomością Azure, który chce rozwijać się w kierunku data engineering na greenfieldowym projekcie.
Juniorzy bez doświadczenia w chmurze i data engineeringu oraz osoby szukające zdalnej pracy 100% - wymagane 3 dni w biurze w Gdyni.
- ?Ile osób liczy zespół i jakie są role w zespole?
- ?Czy klient to firma z sektora finansowego? Jaka jest skala danych (volume, velocity)?
- ?Czy istnieje dyżur on-call? Jeśli tak, jak wygląda rotacja i rekompensata?
- ?Jakie konkretnie technologie Azure są używane? Czy Fabric jest już wdrożony czy dopiero planowany?
- ?Jak wygląda proces decyzyjny odnośnie architektury – czy zespół ma autonomię?
- ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej w wyjątkowych sytuacjach?
- ?Jaki jest poziom seniority w zespole – czy są inni seniorzy/staff?
- ?Czy bonus roczny jest gwarantowany czy uznaniowy? Jaka jest typowa wysokość?
- −Nie podano nazwy klienta ani kontekstu biznesowego projektu
- −Brak informacji o wielkości i strukturze zespołu
- −Nie wiadomo, czy istnieje dyżur on-call
- −Brak informacji o budżecie szkoleniowym i konferencjach
- −Nie określono, ile dni w biurze dokładnie (3 dni z 5?)
Nowoczesne, inżynieryjne środowisko z naciskiem na autonomię, wpływy na architekturę i współpracę z produktem. Praca w małym zespole (11-25 osób w firmie) – atmosfera startupowa, ale w outsourcingu.
1. Rozmowa z rekruterem KUBO (ok. 30 min). 2. Rozmowa z klientem (maks. 2 rundy). 3. Decyzja i feedback.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →