Pomiń do treści
Logo firmy ITDS

Senior Data Engineer – Big Data & Cloud Technologies

ITDS

Oferta w skrócie
25 20029 400PLN / mies.
🔀HybrydowaTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Senior · 4+ latDoświadczenie
LokalizacjaKraków
Źródło
Aktywna
Opublikowano21 kwietnia 2026
Ostatnio sprawdzono6 maja 2026
Wygasa za43 dni
Werdykt JobHunt

To rola Senior Data Engineera w modelu outsourcingowym dla klienta z branży data & analytics. Będziesz projektować i budować skalowalne pipeline'y danych w ekosystemie Hadoop z użyciem PySpark, Scala, Hive, Spark, YARN oraz Airflow. Praca obejmuje zarówno developmement, optymalizację wydajności, jak i wsparcie produkcyjne oraz udział w architekturze systemu.

Brakuje: brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadanie domowe), nie podano, czy są benefity dodatkowe (szkolenia, konferencje).

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Data Engineer

To rola Senior Data Engineera w modelu outsourcingowym dla klienta z branży data & analytics. Będziesz projektować i budować skalowalne pipeline'y danych w ekosystemie Hadoop z użyciem PySpark, Scala, Hive, Spark, YARN oraz Airflow. Praca obejmuje zarówno developmement, optymalizację wydajności, jak i wsparcie produkcyjne oraz udział w architekturze systemu.

Plusy
  • Nowoczesny stack big data (PySpark, Scala, Hadoop, Airflow)
  • Udział w architekturze i designie systemów
Na co uważać
  • !Brak informacji o konkretnej platformie chmurowej (AWS/Azure/GCP)
  • !Nie podano wielkości zespołu ani liczby klientów
  • !Wymagane prawo do pracy w Europie – tylko dla osób z dokumentami
  • !Potencjalna rotacja między projektami (outsourcing)
Codzienna praca
  • Projektowanie i implementacja pipeline'ów danych w PySpark i Scala na klastrach Hadoop/Spark
  • Optymalizacja zapytań Spark SQL i Hive pod kątem wydajności
  • Konfiguracja i zarządzanie harmonogramami zadań w Apache Airflow
  • Współpraca z analitykami biznesowymi przy tłumaczeniu wymagań na rozwiązania techniczne
  • Wdrażanie automatycznych testów, CI/CD (Jenkins, Ansible) i monitoringu
  • Debugowanie i rozwiązywanie problemów produkcyjnych (on-call)
  • Udział w ceremoniach Agile (sprint planning, review, retro)
  • Dokumentowanie architektury i best practices
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Data Engineer z 4 latami doświadczenia, solidną znajomością PySpark/Scala i Hadoop, zna Airflow i SQL, ale może mieć mniejsze doświadczenie w CI/CD czy chmurze.

Raczej nie dla

Juniorzy z mniej niż 3 latami doświadczenia, osoby szukające pracy w pełni zdalnej (hybryda w Krakowie) oraz inżynierowie nastawieni wyłącznie na greenfield – rola wymaga wsparcia produkcyjnego.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid3/5
Senior5/5
Hands-on5/5
Architekt3/5
Remote3/5
Enterprise3/5
Pytania do rekrutera
  • ?Jak duży jest zespół, w którym będę pracował? Ilu jest data engineerów?
  • ?Czy istnieje możliwość przejścia na wewnętrzne projekty ITDS lub zmiany klienta?
  • ?Jaki jest rzeczywisty stosunek pracy nad pipeline'ami do wsparcia produkcyjnego?
Brakujące informacje
  • Brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadanie domowe)
  • Nie podano, czy są benefity dodatkowe (szkolenia, konferencje)
  • Brak informacji o konkretnej platformie chmurowej (AWS, Azure, GCP)
  • Nie wiadomo, ile osób liczy zespół i kto jest bezpośrednim przełożonym
Zespół

Praca w zespole data engineering w modelu Agile (Scrum/Kanban) z naciskiem na współpracę z analitykami biznesowymi i utrzymanie systemów produkcyjnych.

🔗Podobne oferty