Pomiń do treści
Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🔀HybrydowaTryb pracy
📄OtherKontrakt
⏱️Senior · 5+ latDoświadczenie
LokalizacjaŁódź
Źródło
Aktywna
Opublikowano25 czerwca 2026
Ostatnio sprawdzono27 czerwca 2026
Wygasa za11 dni
Werdykt JobHunt

Rola Senior Data Engineer w klastrze Sales Analytics w Commerzbank Digital Technology Centre Poland. Głównym celem jest optymalizacja i zarządzanie ekosystemem danych banku, tworzenie i utrzymywanie skalowalnych potoków ETL/ELT oraz modeli danych, a także wykorzystanie nowoczesnych technologii chmurowych (GCP) i koncepcji AI/GenAI do automatyzacji i optymalizacji procesów data engineeringowych. Rola ta jest kluczowa dla wspierania analiz sprzedaży i zarządzania relacjami z klientami.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: konkretna liczba lat doświadczenia dla 'bardzo dobrej znajomości sql/python/cloud'., szczegóły dotyczące procesu rekrutacyjnego..

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

Rola Senior Data Engineer w klastrze Sales Analytics w Commerzbank Digital Technology Centre Poland. Głównym celem jest optymalizacja i zarządzanie ekosystemem danych banku, tworzenie i utrzymywanie skalowalnych potoków ETL/ELT oraz modeli danych, a także wykorzystanie nowoczesnych technologii chmurowych (GCP) i koncepcji AI/GenAI do automatyzacji i optymalizacji procesów data engineeringowych. Rola ta jest kluczowa dla wspierania analiz sprzedaży i zarządzania relacjami z klientami.

Plusy
  • Możliwość pracy z nowoczesnymi technologiami AI/GenAI w kontekście data engineeringu.
  • Szkolenia zapewnione w przypadku braków w niektórych obszarach.
  • Praca w dużej, międzynarodowej instytucji finansowej z możliwością rozwoju.
Na co uważać
  • !Nie podano konkretnej liczby lat doświadczenia dla 'bardzo dobrej znajomości SQL/Python/Cloud'.
  • !Nie podano szczegółów dotyczących procesu rekrutacyjnego.
  • !Nie podano informacji o wielkości zespołu w klastrze Sales Analytics.
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Projektowanie, rozwijanie i utrzymywanie wydajnych i skalowalnych procesów ETL/ELT do integracji danych z różnych źródeł.
  • Implementacja solidnych modeli danych, zapewniających jakość, spójność i dostępność danych dla analiz sprzedaży.
  • Monitorowanie, rozwiązywanie problemów i optymalizacja istniejących potoków danych i systemów pod kątem wydajności, niezawodności i efektywności kosztowej.
  • Architektura i implementacja skalowalnej i odpornej infrastruktury danych na platformie GCP, z wykorzystaniem natywnych usług danych.
  • Optymalizacja obecnych rozwiązań.
  • Stosowanie najlepszych praktyk inżynierii oprogramowania, w tym kontroli wersji (Git), potoków CI/CD i infrastruktury jako kodu (Terraform).
  • Wykorzystanie zrozumienia koncepcji agentic AI do eksploracji i implementacji rozwiązań automatyzujących, optymalizujących i samokorygujących potoki danych.
  • Stosowanie technik i narzędzi Generative AI (GenAI) do przyspieszania przepływów pracy w data engineeringu, w tym automatycznego generowania kodu dla skryptów ETL, tworzenia schematów danych, inteligentnego definiowania reguł jakości danych i generowania danych syntetycznych do testowania.
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Kandydat z bardzo dobrą znajomością SQL i Pythona, posiadający doświadczenie w pracy z bazami danych i rozwiązaniami chmurowymi. Powinien rozumieć podstawowe koncepcje data engineeringu i być gotów do nauki nowych technologii, w tym AI/GenAI. Dobra znajomość angielskiego jest wymagana.

Raczej nie dla

Rola jest dla doświadczonych inżynierów danych. Osoby bez solidnych podstaw w SQL i Pythonie, bez doświadczenia w pracy z chmurą lub bez znajomości angielskiego na poziomie B2 prawdopodobnie nie będą odpowiednie.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid4/5
Senior5/5
Hands-on5/5
Architekt3/5
Remote3/5
Enterprise5/5
Pytania do rekrutera
  • ?Jakie konkretnie narzędzia AI/GenAI są obecnie wykorzystywane lub planowane do wdrożenia w klastrze Sales Analytics?
  • ?Jak wygląda typowa wielkość zespołu pracującego nad potokiem danych?
  • ?Jakie są główne wyzwania związane z jakością danych w obecnym ekosystemie?
  • ?Czy istnieje możliwość pracy nad projektami poza obszarem analizy sprzedaży?
  • ?Jakie są możliwości rozwoju kariery w ramach Commerzbank Digital Technology Centre Poland?
Brakujące informacje
  • Konkretna liczba lat doświadczenia dla 'bardzo dobrej znajomości SQL/Python/Cloud'.
  • Szczegóły dotyczące procesu rekrutacyjnego.
  • Wielkość zespołu w klastrze Sales Analytics.
Zespół

Zespół jest opisany jako 'dynamiczny i innowacyjny', pracujący w 'międzynarodowym i zlokalizowanym zespole w metodykach zwinnych'. Sugeruje to środowisko nastawione na współpracę, innowacje i ciągły rozwój.

Rekrutacja

Brak informacji o procesie rekrutacyjnym.

🔗Podobne oferty