Senior Data Consultant (Python, GCP, Airflow)
GFT Poland
To rola senior data engineera, nie konsultanta. Osoba będzie projektować i utrzymywać pipeline'y danych w GCP z użyciem Airflow, Python, Spark i BigQuery. Odpowiedzialność obejmuje całość: od modelowania danych, przez ETL, po monitoring wydajności. Mimo tytułu 'Consultant', praca jest techniczna i wymaga codziennego kodowania oraz pracy z infrastrukturą chmurową. Praca u klienta zewnętrznego (outsourcing).
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani struktury raportowania., brak opisu procesu rekrutacyjnego..
Mimo tytułu 'Senior Data Consultant', rola to typowy senior data engineer – kodowanie pipeline'ów, ETL, praca z Airflow i GCP. Nie ma elementów doradztwa strategicznego ani zarządzania projektem – to czysto wykonawcza rola techniczna.
To rola senior data engineera, nie konsultanta. Osoba będzie projektować i utrzymywać pipeline'y danych w GCP z użyciem Airflow, Python, Spark i BigQuery. Odpowiedzialność obejmuje całość: od modelowania danych, przez ETL, po monitoring wydajności. Mimo tytułu 'Consultant', praca jest techniczna i wymaga codziennego kodowania oraz pracy z infrastrukturą chmurową. Praca u klienta zewnętrznego (outsourcing).
- ✓Nowoczesny stack w chmurze GCP – brak legacy, greenfield z Airflow i BigQuery.
- ✓Silny nacisk na jakość danych i code review – kultura inżynieryjna.
- ✓Firma 1000+ z biurem w Krakowie – stabilność i możliwość rozwoju.
- −Niejasność co do modelu pracy: ogłoszenie mówi o 2 dniach w biurze klienta, ale dane strukturalne wskazują pracę stacjonarną – może to oznaczać hybrydę, ale bez precyzji.
- −Brak informacji o procesie rekrutacyjnym – nie wiadomo ile etapów, czy jest zadanie domowe.
- !Tytuł 'Data Consultant' może sugerować rolę doradczą, ale opis to czysta inżynieria danych – kandydat musi być gotów na codzienną pracę techniczną.
- !Outsourcing u klienta – nie wiadomo czy projekt jest długoterminowy, ani jaka jest kultura u klienta.
- !Brak wzmianki o wielkości zespołu i strukturze (czy jest TL, czy raportuje się bezpośrednio do klienta).
- •Projektowanie i rozwijanie skalowalnych pipeline'ów ETL w GCP
- •Tworzenie i zarządzanie DAG-ami w Apache Airflow
- •Implementacja logiki przetwarzania danych w Pythonie (często z DBT lub Spark)
- •Praca z BigQuery i Cloud SQL do przechowywania i transformacji danych
- •Utrzymywanie architektury danych i modeli danych
- •Współpraca z interesariuszami biznesowymi przy tłumaczeniu wymagań na rozwiązania
- •Udział w code review i doskonalenie best practices inżynieryjnych
- •Wsparcie wdrożeń i monitoringu pipeline'ów w środowisku GCP
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid/senior data engineer z przynajmniej 3-4 latami doświadczenia w Pythonie i SQL, praktyczną znajomością GCP i Airflow. Osoba, która radzi sobie z ETL i modelowaniem danych, ale może potrzebować wsparcia w bardziej złożonych aspektach architektonicznych.
Nie dla juniorów ani midów bez solidnego doświadczenia w GCP i Airflow. Rola wymaga samodzielności i głębokiej wiedzy technicznej – osoby z mniej niż 3 latami pracy w data engineering raczej nie spełnią wymagań.
- ?Ile osób liczy zespół data engineering po stronie GFT i po stronie klienta?
- ?Czy praca dotyczy jednego klienta, czy rotacja między projektami?
- ?Jak wygląda proces rekrutacyjny – czy jest zadanie domowe, live coding, ile etapów?
- ?Czy wymagane są dyżury on-call? Jak często?
- ?Jaka jest przewidywana długość projektu?
- ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej po okresie wdrożenia?
- ?Kto odpowiada za architekturę – czy rola ma wpływ na decyzje techniczne?
- −Nie podano wielkości zespołu ani struktury raportowania.
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego.
- −Nie wiadomo czy są dyżury on-call.
- −Brak informacji o budżecie szkoleniowym (jedynie ogólnie 'Training budget').
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →