Databricks Engineer - Python experience - B2B Contract - Fully remote - Must be based Poland
Next Ventures
Rola inżyniera danych skoncentrowana na platformie Databricks i języku Python. Będziesz projektować i utrzymywać skalowalne pipeline'y danych (ETL/ELT), optymalizować środowiska Spark oraz współpracować z zespołami data science i architektami. To stanowisko wykonawcze, bez zarządzania – nacisk na kod, wydajność i automatyzację.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano widełek stawki b2b, brak opisu procesu rekrutacyjnego (ilość etapów, typy rozmów).
Rola inżyniera danych skoncentrowana na platformie Databricks i języku Python. Będziesz projektować i utrzymywać skalowalne pipeline'y danych (ETL/ELT), optymalizować środowiska Spark oraz współpracować z zespołami data science i architektami. To stanowisko wykonawcze, bez zarządzania – nacisk na kod, wydajność i automatyzację.
- ✓W pełni zdalnie – bez wymogu wizyt w biurze
- ✓Długoterminowy kontrakt (12+ miesięcy z możliwością przedłużenia)
- ✓Start ASAP – szybki proces
- !Brak informacji o widełkach wynagrodzenia (B2B)
- !Nie podano wielkości zespołu ani liczby projektów
- !Brak szczegółów o procesie rekrutacyjnym
- !Nie wiadomo, czy praca jest na jednym projekcie długoterminowo, czy rotacyjnie
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i rozwijanie skalowalnych pipeline'ów danych w Databricks i Python
- •Implementacja i optymalizacja przepływów ETL/ELT dla dużych zbiorów danych
- •Tworzenie frameworków i bibliotek wielokrotnego użytku dla inżynierii danych
- •Monitorowanie i zapewnianie jakości danych, testowanie pipeline'ów
- •Optymalizacja wydajności jobów Apache Spark pod kątem kosztów i czasu wykonania
- •Współpraca z inżynierami danych, data scientistami i architektami
- •Udział w modernizacji platform danych i migracji do chmury
- •Przygotowywanie i utrzymywanie CI/CD dla obciążeń danych
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Osoba z 5-letnim doświadczeniem jako inżynier danych, która płynnie posługuje się Pythonem i Databricks, ale może mieć mniejsze doświadczenie z zaawansowaną optymalizacją Spark lub CI/CD.
Nie dla juniorów (poniżej 5 lat) ani osób bez realnej styczności z Databricks w produkcji. Nie dla osób szukających stałej umowy o pracę – to B2B.
- ?Ile osób liczy zespół Data Engineering w tym programie?
- ?Czy stosujecie Data Lakehouse na Azure czy innej chmurze?
- ?Jakie są główne wyzwania wydajnościowe obecnych pipeline'ów?
- ?Czy istnieje dyżur on-call lub oczekiwana dostępność poza godzinami pracy?
- ?Jaki jest budżet na szkolenia/certyfikacje?
- ?Czy w projekcie używacie streamingu (Kafka) czy tylko batch?
- ?Jak wygląda proces code review i czy są dedykowane spotkania techniczne?
- ?Czy wynagrodzenie jest negocjowalne i czy są dodatkowe benefity (np. dni płatne na B2B)?
- −Nie podano widełek stawki B2B
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (ilość etapów, typy rozmów)
- −Nie wiadomo, czy wymagane są dyżury
- −Brak informacji o narzędziach monitoringowych i alertujących
- −Nie określono harmonogramu pracy (elastyczne godziny?)