Mid-Level Google Cloud Data Engineer – Data Pipeline & Cloud Storage
ITDS
Rola polega na budowaniu skalowalnych i niezawodnych pipeline'ów danych na Google Cloud Platform dla klienta zewnętrznego. Codzienna praca obejmuje integrację danych z GCP, transformacje według wymagań analityków, projektowanie struktur danych oraz zarządzanie orchestracją przy użyciu Airflow. To stanowisko dla mid-level inżyniera danych, który ma już solidne doświadczenie z GCP i chce rozwijać się w chmurze.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Rola polega na budowaniu skalowalnych i niezawodnych pipeline'ów danych na Google Cloud Platform dla klienta zewnętrznego. Codzienna praca obejmuje integrację danych z GCP, transformacje według wymagań analityków, projektowanie struktur danych oraz zarządzanie orchestracją przy użyciu Airflow. To stanowisko dla mid-level inżyniera danych, który ma już solidne doświadczenie z GCP i chce rozwijać się w chmurze.
- !'Communicative command of English' – niejasny poziom języka, może być wymagana płynność
- !Brak informacji o zespole i kliencie – praca dla zewnętrznego klienta (outsourcing)
- !Nie podano modelu hybrydowego (ile dni w biurze)
- •Budowanie pipeline'ów danych z GCP Cloud Storage do BigQuery
- •Implementacja transformacji danych według wymagań biznesowych
- •Projektowanie modeli Data Lake, Data Warehouse lub Star Schema
- •Orchestracja pipeline'ów w CI/CD (automatyczne wdrożenia)
- •Pisanie i testowanie jednostkowe kodu w Pythonie i SQL
- •Praca z Composer/Apache Airflow do zarządzania przepływami danych
- •Utrzymanie i rozwój jakości pipeline'ów (audytowalność, odtwarzalność)
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Około 3 lat doświadczenia z GCP, potrafiący samodzielnie budować pipeline'y danych w Pythonie i SQL, z praktyczną znajomością BigQuery i Airflow.
Osoby z mniej niż 3 latami doświadczenia w GCP lub bez solidnej znajomości Python/SQL. Rola nie jest dla juniorów ani osób bez doświadczenia w data engineeringu.
- ?Ile osób liczy zespół data engineering i jaki jest podział ról?
- ?Czy pracujemy dla jednego klienta, czy rotacyjnie?
- ?Jak wygląda proces rekrutacyjny (liczba etapów, zadanie domowe)?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call?
- ?Jaki jest konkretny zakres odpowiedzialności za pipeline'y (czy to nowe projekty, czy utrzymanie)?
- ?Jakie są oczekiwania co do znajomości języka angielskiego w praktyce (codzienna komunikacja z klientem)?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy praca jest na konkretnym projekcie czy rotacyjnie
- −Brak informacji o on-call lub nadgodzinach
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Google Cloud Platform.