Lead / Principal Data Engineer
Zoolatech
To rola dla doświadczonego lidera technicznego w obszarze Data Engineering, skoncentrowana na platformach danych w chmurze Microsoft Azure. Będziesz odpowiedzialny za projektowanie, budowę i modernizację skalowalnych rozwiązań danych w środowisku enterprise, z naciskiem na Databricks, Spark i Delta Lake. Oczekuje się od Ciebie zarówno pracy hands-on przy pipeline'ach i architekturze, jak i mentorowania młodszych inżynierów oraz wprowadzania nowoczesnych praktyk, w tym wspomaganego AI tworzenia oprogramowania. To stanowisko łączy głęboką wiedzę techniczną z odpowiedzialnością za podejmowanie decyzji i współpracę z interesariuszami biznesowymi.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: konkretny model pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna) i wymagana lokalizacja w polsce, wielkość i struktura zespołu data engineering.
To rola dla doświadczonego lidera technicznego w obszarze Data Engineering, skoncentrowana na platformach danych w chmurze Microsoft Azure. Będziesz odpowiedzialny za projektowanie, budowę i modernizację skalowalnych rozwiązań danych w środowisku enterprise, z naciskiem na Databricks, Spark i Delta Lake. Oczekuje się od Ciebie zarówno pracy hands-on przy pipeline'ach i architekturze, jak i mentorowania młodszych inżynierów oraz wprowadzania nowoczesnych praktyk, w tym wspomaganego AI tworzenia oprogramowania. To stanowisko łączy głęboką wiedzę techniczną z odpowiedzialnością za podejmowanie decyzji i współpracę z interesariuszami biznesowymi.
- ✓Mocny nacisk na nowoczesne technologie chmurowe (Databricks, Delta Lake) – brak legacy, duża autonomia techniczna
- ✓Direct Independent Contractor – możliwość pracy na własnych zasadach, bez pośredników
- ✓Rola z realnym wpływem na architekturę i decyzje techniczne (Principal/Lead)
- ✓Wsparcie dla innowacji, w tym wdrażanie AI-assisted development – szansa na rozwój
- −Wymóg bezpośredniego kontraktu (B2B) bez możliwości pośredników – może eliminować osoby pracujące przez agencje
- −Brak informacji o wynagrodzeniu – typowe dla ofert B2B, ale utrudnia ocenę
- −Zaznaczenie, że tylko idealnie dopasowane profile zostaną skontaktowane – sugeruje bardzo wysokie wymagania
- !Nie podano modelu pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna) – ważne przy lokalizacji 'Polska'
- !Brak opisu zespołu (wielkość, struktura) i konkretnego projektu
- !Sformułowanie 'AI-assisted development' może być modnym hasłem bez konkretów
- !Rola łączy odpowiedzialność liderską z pracą hands-on – może być wyzwaniem przy dużym obciążeniu
- ?Tytuł wskazuje na rolę managerską, ale poziom doświadczenia nie został oznaczony jako Lead/Manager — warto zweryfikować u źródła
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i implementacja architektury nowoczesnych platform danych w chmurze Azure (Databricks, Synapse, ADF)
- •Budowa i utrzymanie skalowalnych, niezawodnych pipeline'ów danych z użyciem Spark i Python
- •Modernizacja i migracja legacy platform danych (np. SSIS) do nowoczesnych rozwiązań chmurowych
- •Optymalizacja wydajności, automatyzacji i niezawodności systemów danych
- •Wprowadzanie praktyk wspomaganego AI rozwoju oprogramowania (np. generowanie kodu, testowanie)
- •Mentoring i podnoszenie standardów inżynierskich w zespole, code review i dzielenie się wiedzą
- •Współpraca z architektami, inżynierami i interesariuszami biznesowymi przy tłumaczeniu wymagań na rozwiązania techniczne
- •Podejmowanie kluczowych decyzji technicznych i prowadzenie inicjatyw modernizacyjnych
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Doświadczony Data Engineer z co najmniej 8-letnim stażem, mocno osadzony w Azure i Databricks, który potrafi projektować i wdrażać pipeline'y danych oraz ma pierwsze doświadczenia w modernizacji legacy rozwiązań. Musi wykazywać się umiejętnościami komunikacyjnymi i gotowością do stopniowego przejmowania odpowiedzialności liderskiej.
Nie dla juniorów ani mid-level Data Engineerów z mniej niż 8-letnim doświadczeniem. Rola nie jest odpowiednia dla osób bez głębokiej znajomości Azure i Databricks, ani dla tych, którzy wolą wyłącznie pracę indywidualną bez mentorowania i kontaktu z biznesem.
- ?Jaki jest model pracy (zdalna, hybrydowa, stacjonarna)? Ile dni w biurze?
- ?Ile osób liczy zespół Data Engineering i jaka jest struktura?
- ?Czy można poznać konkretny projekt lub klienta, dla którego będę pracować?
- ?Jakie są oczekiwania co do podziału czasu między kodowaniem a mentoringiem/zadaniami liderskimi?
- ?Czy istnieje możliwość pracy w ramach innych technologii poza Azure (np. AWS/GCP) w przyszłości?
- ?Jak wygląda proces onboardingu i wsparcie dla nowego Lead/Principal?
- ?Czy są przewidziane dyżury (on-call) lub praca w trybie 24/7?
- ?Jakie są najbliższe wyzwania techniczne w projekcie (np. modernizacja, migracja)?
- −Konkretny model pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna) i wymagana lokalizacja w Polsce
- −Wielkość i struktura zespołu Data Engineering
- −Opis procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadanie domowe, live coding)
- −Szczegóły dotyczące projektów – czy praca nad jednym długoterminowym, czy rotacja
- −Informacja o ewentualnych podróżach służbowych
- −Benefity dodatkowe (np. budżet szkoleniowy, konferencje) – nie wymienione
Oczekuje się kultury opartej na przywództwie przez przykład, współpracy z architektami i interesariuszami oraz ciągłym podnoszeniu standardów inżynierskich. Wspomniano o mentorskiej roli i dzieleniu się wiedzą.