Pomiń do treści
Logo firmy Beagle

Senior Data Engineer – Databricks SME

Beagle

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
Tryb pracy
📄OtherKontrakt
⏱️Senior · 5+ latDoświadczenie
LokalizacjaPolska
Źródło
Aktywna
Opublikowano3 lipca 2026
Ostatnio sprawdzono3 lipca 2026
Wygasa za19 dni
Werdykt JobHunt

Rola koncentruje się na budowie i optymalizacji nowoczesnej platformy danych w chmurze Azure z wykorzystaniem Databricks. Jako Senior Data Engineer będziesz projektować skalowalne potoki danych zgodne z architekturą Lakehouse (Medallion), integrować dane z różnych źródeł (API, SQL, SaaS, FTP) oraz wdrażać najlepsze praktyki CI/CD i zarządzania danymi. To stanowisko w zespole klienta – agencji rekrutacyjnej Beagle – oferuje możliwość pracy nad złożonymi wyzwaniami inżynieryjnymi oraz mentoring młodszych członków zespołu.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: brak informacji o modelu pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna), nie podano wielkości zespołu ani konkretnego projektu klienta.

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

Rola koncentruje się na budowie i optymalizacji nowoczesnej platformy danych w chmurze Azure z wykorzystaniem Databricks. Jako Senior Data Engineer będziesz projektować skalowalne potoki danych zgodne z architekturą Lakehouse (Medallion), integrować dane z różnych źródeł (API, SQL, SaaS, FTP) oraz wdrażać najlepsze praktyki CI/CD i zarządzania danymi. To stanowisko w zespole klienta – agencji rekrutacyjnej Beagle – oferuje możliwość pracy nad złożonymi wyzwaniami inżynieryjnymi oraz mentoring młodszych członków zespołu.

Plusy
  • Wyraźny nacisk na mentoring i wpływ na platformę – autonomia techniczna
  • Nowoczesny stack technologiczny (Databricks, Unity Catalog, Delta Lake, Medallion Architecture)
  • Współpraca z analitykami i data scientistami – realne zastosowanie w AI
Na co uważać
  • !Nie określono modelu pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna) – lokalizacja Polska, ale brak informacji o wymaganej obecności
  • !Brak szczegółów dotyczących zespołu i konkretnego projektu klienta
  • !Kontrakt oznaczony jako 'other' – warto doprecyzować formę (B2B/UoP) i benefity
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Projektowanie i optymalizacja potoków danych w Azure Databricks, Delta Live Tables i Synapse
  • Budowa skalowalnych rozwiązań Lakehouse zgodnych z architekturą Medallion (Bronze, Silver, Gold)
  • Tworzenie potoków pozyskiwania i transformacji danych z API, SQL, SaaS i FTP
  • Wdrażanie mechanizmów jakości danych, governance, monitorowania i optymalizacji wydajności
  • Implementacja CI/CD, testowania i Infrastructure as Code (Terraform) dla platformy danych
  • Współpraca z analitykami, data scientistami i zespołami produktowymi w celu dostarczania wiarygodnych danych
  • Mentoring innych inżynierów danych i kształtowanie kierunku rozwoju platformy Databricks
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Inżynier danych z 5-letnim doświadczeniem w cloud data engineering, który ma solidne podstawy w Azure Databricks, Python i SQL, oraz zna podstawy CI/CD i Terraform. Może nie mieć jeszcze głębokiej ekspertyzy w Unity Catalog czy Medallion Architecture, ale jest gotów się uczyć.

Raczej nie dla

Nie dla inżynierów z mniej niż 5 latami doświadczenia w cloud data engineering, ani dla osób bez praktyki w Databricks i ekosystemie Azure. Rola wymaga zaawansowanych umiejętności – juniorzy i mid-level zbyt mało doświadczeni nie powinni aplikować.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid2/5
Senior5/5
Hands-on5/5
Architekt3/5
Remote3/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Jaki jest model pracy – zdalny, hybrydowy, czy stacjonarny?
  • ?Ile osób liczy zespół data engineering?
  • ?Jaka jest branża klienta i skala platformy?
  • ?Czy przewidziane są dyżury on-call?
  • ?Jaka jest przewidywana forma współpracy (B2B/UoP) i długość kontraktu?
  • ?Czy budżet szkoleniowy jest dostępny?
  • ?Jak wygląda proces rekrutacyjny – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
Brakujące informacje
  • Brak informacji o modelu pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna)
  • Nie podano wielkości zespołu ani konkretnego projektu klienta
  • Brak opisu procesu rekrutacyjnego
  • Brak informacji o dyżurach on-call
  • Nie wiadomo, czy są benefity dla kontraktu (np. płatne urlopy, budżet szkoleniowy)
Zespół

Zespół jest opisywany jako kolaboracyjny i myślący przyszłościowo, z naciskiem na najlepsze praktyki i mentoring. Dominuje kultura inżynierii opartej na CI/CD, IaC i data governance.

🔗Podobne oferty