Pomiń do treści
Logo firmy Dev-Heroes

Analytics Engineer

Dev-Heroes

Oferta w skrócie
23 52030 240PLN / mies.
🏠ZdalnieTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Senior · 5+ latDoświadczenie
LokalizacjaWrocław
Źródło
Aktywna
Opublikowano20 maja 2026
Ostatnio sprawdzono20 maja 2026
Wygasa za12 dni
Werdykt JobHunt

Rola to Data Engineer, mimo tytułu Analytics Engineer. Będziesz pracować nad centralnym systemem obliczeń korekt cen dla klientów detalicznych energii elektrycznej i gazu. Twoim głównym zadaniem jest budowa i utrzymanie pipeline'ów danych w SQL i DBT, które zasilają procesy decyzyjne i raportowanie. System integruje dane z hurtowni Snowflake, a Ty zajmiesz się modelowaniem danych, jakością, monitoringiem i optymalizacją wydajności. To rola mocno techniczna, wymagająca zaawansowanego SQL, DBT, Python i Airflow, osadzona w konkretnej domenie biznesowej (energetyka/regulacje).

Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak opisu procesu rekrutacyjnego.

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
PythonSQLApache AirflowData WarehousingData Build Tool
AI Insights
Tytuł może mylić

Tytuł 'Analytics Engineer' sugeruje pracę analityczną, jednak ogłoszenie opisuje klasyczną rolę Data Engineera – budowa pipeline'ów danych, orkiestracja, modelowanie i optymalizacja. Analityka biznesowa nie jest głównym zadaniem.

Czym naprawdę jest ta rola?Data Engineer

Rola to Data Engineer, mimo tytułu Analytics Engineer. Będziesz pracować nad centralnym systemem obliczeń korekt cen dla klientów detalicznych energii elektrycznej i gazu. Twoim głównym zadaniem jest budowa i utrzymanie pipeline'ów danych w SQL i DBT, które zasilają procesy decyzyjne i raportowanie. System integruje dane z hurtowni Snowflake, a Ty zajmiesz się modelowaniem danych, jakością, monitoringiem i optymalizacją wydajności. To rola mocno techniczna, wymagająca zaawansowanego SQL, DBT, Python i Airflow, osadzona w konkretnej domenie biznesowej (energetyka/regulacje).

Plusy
  • Podane stawki B2B (140-180 zł/h) – transparentność finansowa
  • Praca w pełni zdalna
  • Nacisk na jakość danych, testowanie i monitoring – profesjonalne podejście
  • Możliwość pracy z nowoczesnym stackiem (DBT, Snowflake, Airflow)
Na co uważać
  • Data rozpoczęcia 01.06.2026 – to ponad rok od teraz, co może sugerować brak realnej potrzeby lub problemy z finansowaniem projektu.
  • !Brak informacji o wielkości zespołu, kliencie i długości projektu
  • !Firma liczy 1-10 osób – mała agencja, co może wiązać się z niestabilnością
  • !Prośba o przesłanie CV w formacie .docx – niecodzienne, ale nie krytyczne
  • !Nie sprecyzowano, czy to rola na konkretny projekt czy rotacyjna
Codzienna praca
  • Projektowanie i rozwój pipeline'ów danych w SQL i DBT
  • Implementacja logiki biznesowej i wymogów regulacyjnych w przepływach danych
  • Ustalanie kontroli jakości danych oraz mechanizmów monitorowania i alertowania
  • Tworzenie i utrzymanie testów jednostkowych, integracyjnych i regresyjnych dla pipeline'ów
  • Modelowanie danych i projektowanie struktur ETL (ładowanie danych z Snowflake)
  • Orkiestracja pipeline'ów za pomocą Apache Airflow
  • Optymalizacja wydajności zapytań i pipeline'ów, rozwiązywanie problemów produkcyjnych
  • Utrzymywanie linii danych (data lineage) i obserwowalności pipeline'ów
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Mid-level Data Engineer z solidną praktyką w SQL i DBT, który potrafi samodzielnie pisać zapytania i testy w DBT, zna podstawy Pythona i miał styczność z Airflow. Osoba, która szybko uzupełni wiedzę o hurtowniach danych i specyfice energetycznej.

Raczej nie dla

Juniorzy bez doświadczenia w DBT i Airflow – wymagana jest samodzielność w projektowaniu pipeline'ów. Również nie dla osób bez silnego SQL i znajomości DBT – to kluczowe narzędzia.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid3/5
Senior5/5
Hands-on5/5
Architekt2/5
Remote5/5
Enterprise2/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile osób liczy zespół Data Engineering i ile zespołów klienckich obsługuje firma?
  • ?Jaka jest przewidywana długość projektu i czy istnieje możliwość przedłużenia?
  • ?Czy pipeline'y są budowane od nowa czy rozwijane na istniejącej bazie?
  • ?Jakie narzędzia do obserwowalności danych są używane (np. dbt docs, własne rozwiązania)?
  • ?Czy w ramach roli jest dyżur on-call i jak często?
  • ?Jaki jest proces rekrutacyjny i ile etapów?
  • ?Czy są jakieś benefity pozapłacowe (np. budżet szkoleniowy)?
Brakujące informacje
  • Nie podano wielkości zespołu
  • Brak opisu procesu rekrutacyjnego
  • Nie wiadomo, czy to projekt greenfield czy brownfield
  • Brak informacji o beneficach pozapłacowych
  • Nie określono, czy wymagane są dyżury on-call
Wynagrodzenie vs rynekn=154 · Senior · Data · B2B

Na poziomie rynkowym

Ta oferta23 52030 240
Mediana: Senior · Data · Python · B2B23 52029 400

Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →

🔗Podobne oferty