Dataiku Developer
emagine
Rola skupia się na budowie i utrzymaniu skalowalnych potoków danych oraz rozwiązań analitycznych i ML z wykorzystaniem platformy Dataiku DSS. Będziesz pracować w zespole z data scientistami i analitykami, automatyzować przepływy pracy oraz dokumentować rozwiązania. To typowa rola data engineeringowa, ale z silnym naciskiem na konkretne narzędzie (Dataiku), co może ograniczać transferowalność umiejętności.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: widełki wynagrodzenia, liczba dni hybrydowych.
Rola skupia się na budowie i utrzymaniu skalowalnych potoków danych oraz rozwiązań analitycznych i ML z wykorzystaniem platformy Dataiku DSS. Będziesz pracować w zespole z data scientistami i analitykami, automatyzować przepływy pracy oraz dokumentować rozwiązania. To typowa rola data engineeringowa, ale z silnym naciskiem na konkretne narzędzie (Dataiku), co może ograniczać transferowalność umiejętności.
- ✓Praca z nowoczesną platformą Dataiku DSS – dobra dla specjalistów od data engineeringu
- ✓Zaangażowanie w cały cykl życia modeli ML (od pipeline'u do produkcji)
- ✓Współpraca z data scientistami i biznesem – szansa na wpływ na decyzje
- ✓Duża firma – stabilność i możliwość dalszego rozwoju
- −Brak widełek wynagrodzenia
- −Brak informacji o projekcie, zespole i kliencie
- !Poziom 'regular' ale wymagane 4-10 lat doświadczenia – szeroki przedział, może oznaczać różne poziomy seniority
- !Tryb hybrydowy bez sprecyzowania liczby dni w biurze
- !Stack mocno oparty na jednym narzędziu (Dataiku) – ryzyko wąskiej specjalizacji
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i implementacja potoków danych ETL/ELT w Dataiku DSS
- •Pisanie skryptów w Pythonie do transformacji i wzbogacania danych
- •Używanie SQL do zapytań i walidacji danych
- •Deployowanie modeli ML do środowiska produkcyjnego z wykorzystaniem MLOps w Dataiku
- •Optymalizacja wydajności i skalowalności workflowów
- •Współpraca z data scientistami przy produkcjonalizacji modeli
- •Automatyzacja powtarzalnych zadań związanych z przetwarzaniem danych
- •Tworzenie i aktualizacja dokumentacji technicznej pipeline'ów i modeli
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Data engineer z co najmniej 4-letnim doświadczeniem, który używał Dataiku DSS w przynajmniej jednym projekcie produkcyjnym, zna dobrze Pythona i SQL oraz potrafi samodzielnie budować proste potoki danych.
Osoby z mniej niż 4-letnim doświadczeniem, osoby bez znajomości Dataiku DSS, a także osoby preferujące wyłącznie pracę zdalną lub szukające roli czysto developerskiej (backend/fullstack).
- ?Ile dni w tygodniu trzeba być w biurze?
- ?Czy projekt jest długoterminowy, czy na określony czas?
- ?Ile osób liczy zespół projektowy i jakie są role?
- ?Jak wygląda proces rekrutacji (etapy, zadania)?
- ?Czy istnieje budżet na szkolenia lub certyfikacje (np. Dataiku)?
- −Widełki wynagrodzenia
- −Liczba dni hybrydowych
- −Wielkość zespołu i struktura
- −Czas trwania projektu
- −Proces rekrutacyjny
- −Benefity (np. opieka medyczna, ubezpieczenie)