Data Engineer
dotLinkers
Rola Data Engineera w projekcie budowania niestandardowych asystentów AI opartych na generatywnej AI dla klientów z listy Fortune 500. Będziesz odpowiedzialny za budowanie solidnych potoków danych (w tym ingest danych nieustrukturyzowanych jak PDF), modelowanie danych z użyciem dbt w Snowflake oraz integrację z Palantir Foundry. To projekt typu 'brownfield' – masz realny wpływ na architekturę, ale pracujesz na istniejącym kodzie. Zespół jest niewielki (11-25 osób), a bezpośrednim przełożonym jest znany specjalista Data Engineering z YouTube.
Brakuje: wielkość zespołu data engineering, proces rekrutacyjny (etapy, testy, zadanie domowe).
Rola Data Engineera w projekcie budowania niestandardowych asystentów AI opartych na generatywnej AI dla klientów z listy Fortune 500. Będziesz odpowiedzialny za budowanie solidnych potoków danych (w tym ingest danych nieustrukturyzowanych jak PDF), modelowanie danych z użyciem dbt w Snowflake oraz integrację z Palantir Foundry. To projekt typu 'brownfield' – masz realny wpływ na architekturę, ale pracujesz na istniejącym kodzie. Zespół jest niewielki (11-25 osób), a bezpośrednim przełożonym jest znany specjalista Data Engineering z YouTube.
- ✓Bezpośrednia współpraca z uznanym ekspertem Data Engineering (120k followers na YouTube)
- ✓Możliwość nauki ekskluzywnej platformy Palantir Foundry
- ✓Wpływ na architekturę i kierunek produktu (nie tylko wykonawca)
- ✓Nowy MacBook Pro
- ✓Kultura oparta na wynikach, nie na godzinach (z wyjątkiem codziennego synchronu)
- −Projekt 'brownfield' – może oznaczać pracę na istniejącym, potencjalnie zagmatwanym kodzie
- −Konieczność codziennego synchronu z US team ok. 16-17 CET – może ograniczać elastyczność czasową
- −Mała firma (11-25 osób) – potencjalnie mniejsza stabilność i mniej benefitów korporacyjnych
- !Nie określono liczby dni pracy z biura w modelu hybrydowym
- !Nie podano wielkości zespołu Data Engineering (ile osób)
- !Harmonogram przeprowadzki do dedykowanego biura w Q2 – może zmienić wymagania dot. obecności
- !W opisie brak szczegółów procesu rekrutacyjnego
- •Budowanie potoków do ingesta danych nieustrukturyzowanych (złożone PDF-y, OCR) i danych strukturalnych do Snowflake
- •Projektowanie i wdrażanie skalowalnych modeli danych w dbt
- •Integracja danych z Snowflake z platformą Palantir Foundry dla klientów globalnych
- •Używanie wewnętrznych narzędzi AI i dostarczanie feedbacku zespołowi inżynieryjnemu w celu ulepszenia asystentów kodowania
- •Identyfikacja wąskich gardeł w procesie danych i aktywne proponowanie ulepszeń
- •Codzienne synchro z zespołem w USA (ok. 16-17 CET)
- •Tworzenie dokumentacji technicznej i definiowanie najlepszych praktyk modelowania danych
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Data Engineer z co najmniej 4-letnim doświadczeniem, znający SQL, Python oraz przynajmniej jedno z: Snowflake, dbt, BigQuery, Databricks, Postgres. Komunikatywny w języku angielskim i gotowy do pracy w trybie hybrydowym.
Osoby bez 4 lat doświadczenia w Data Engineering, które nie chcą pracować hybrydowo w Krakowie, szukają pełnego zdalnego lub preferują umowę o pracę. Również nie dla kogoś, kto nie chce się uczyć nowych narzędzi (Palantir) lub nie akceptuje konieczności codziennych synchro w późnych godzinach popołudniowych.
- ?Ile osób liczy zespół Data Engineering i jak wygląda struktura zespołu?
- ?Jakie są konkretne dni i godziny pracy w biurze (ile dni w tygodniu)?
- ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej w niektóre dni?
- ?Jak wygląda proces rekrutacyjny (etapy, zadania, czas)?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call lub praca w godzinach nadliczbowych?
- ?Jakie są perspektywy rozwoju – czy firma wspiera certyfikacje (np. Snowflake, Palantir)?
- ?Jak długo trwa projekt i czy istnieje możliwość przedłużenia współpracy?
- −Wielkość zespołu Data Engineering
- −Proces rekrutacyjny (etapy, testy, zadanie domowe)
- −Benefity pozapłacowe (oprócz MacBooka)
- −Stabilność finansowa klienta (startup? finansowanie?)
Kultura oparta na wynikach i autonomii, z naciskiem na odpowiedzialność i proaktywność. Codzienny kontakt z zespołem w USA, co sprzyja wymianie wiedzy, ale wymaga elastyczności czasowej.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię SQL. Pełne statystyki zarobków →