Pomiń do treści
Logo firmy Egnyte

Analytics Engineer

Egnyte

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🏠ZdalnieTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Mid · 3+ latDoświadczenie
LokalizacjaZdalnie
Dostępne na 2 portalach
Aktywna
Opublikowano29 maja 2026
Ostatnio sprawdzono29 maja 2026
Wygasa za68 dni
Werdykt JobHunt

Rola skupia się na budowaniu i utrzymywaniu warstwy semantycznej danych z użyciem dbt, modelowaniu danych w BigQuery i SQL, oraz zapewnianiu jakości danych. To centralna rola w zespole Data Analytics, odpowiedzialna za dostarczanie wiarygodnych zasobów danych dla analityków i biznesu. Osoba na tym stanowisku będzie pracować głównie z dbt, SQL, BigQuery i narzędziami CI/CD, a także współpracować z analitykami danych.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: liczba dni pracy w biurze (hybryda), wielkość zespołu i struktura.

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

Rola skupia się na budowaniu i utrzymywaniu warstwy semantycznej danych z użyciem dbt, modelowaniu danych w BigQuery i SQL, oraz zapewnianiu jakości danych. To centralna rola w zespole Data Analytics, odpowiedzialna za dostarczanie wiarygodnych zasobów danych dla analityków i biznesu. Osoba na tym stanowisku będzie pracować głównie z dbt, SQL, BigQuery i narzędziami CI/CD, a także współpracować z analitykami danych.

Plusy
  • Rola w centralnym zespole danych produktowej firmy (Egnyte – produkt SaaS)
  • Nowoczesny stack: dbt, BigQuery, Terraform, CI/CD
  • Kontrakt B2B
  • Możliwość posiadania własnego konta Egnyte z 50TB przestrzeni
Na co uważać
  • Brak widełek wynagrodzenia – oferta podaje tylko 'Attractive salary package'
  • Wymóg 'familiar with Terraform' może sugerować, że oczekuje się znajomości IaC, ale nie jest to kluczowe dla roli – ryzyko rozmycia oczekiwań
  • !Nie podano liczby dni hybrydowych w biurze
  • !Brak informacji o wielkości zespołu Data Analytics
  • !Poziom 'regular' – niejasne, czy to mid czy senior
  • !Brak opisu ścieżki rozwoju i awansu
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Projektowanie i implementacja transformacji danych w dbt (modele, testy, dokumentacja)
  • Utrzymywanie i optymalizacja warstwy semantycznej (semantic layer) w dbt
  • Walidacja i testowanie potoków danych oraz pisanie testów automatycznych
  • Współpraca z analitykami danych i biznesem w celu zrozumienia wymagań i definiowania metryk
  • Code review wewnętrznych pull requestów z dbt i SQL
  • Monitorowanie jakości danych i rozwiązywanie problemów z danymi
  • Usprawnianie procesów CI/CD dla automatycznego wdrażania kodu dbt
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).

Minimum sensowne

Analityk danych lub inżynier danych z co najmniej 3 letnim stażem, który pracował z dbt i BigQuery, zna SQL na dobrym poziomie, i potrafi samodzielnie tworzyć modele danych. Powinien mieć doświadczenie w testowaniu danych i pracy z GIT-em.

Raczej nie dla

Osoby szukające pracy w pełni zdalnej (rola jest hybrydowa w Poznaniu), juniorzy z mniej niż 3 letnim doświadczeniem, oraz inżynierowie którzy wolą backend lub infrastrukturę od pracy z danymi.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid4/5
Senior3/5
Hands-on5/5
Architekt2/5
Remote2/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile dni w tygodniu wymaganych jest w biurze w Poznaniu?
  • ?Ile osób liczy zespół Data Analytics i jak jest podzielony?
  • ?Czy w zespole są inne osoby zajmujące się dbt, czy będę pierwszą?
  • ?Jak wygląda proces wdrożenia i onboarding?
  • ?Czy są planowane dyżury on-call lub wsparcie po godzinach?
  • ?Jakie są największe wyzwania jakości danych obecnie?
  • ?Czy firma zapewnia budżet na konferencje/szkolenia?
Brakujące informacje
  • Liczba dni pracy w biurze (hybryda)
  • Wielkość zespołu i struktura
  • Proces rekrutacyjny (etapy, czas)
  • Widełki płacowe
  • Możliwość awansu i ścieżka kariery
  • Czy istnieje system on-call lub dyżury
Zespół

Zespół Data Analytics to centralne centrum danych w firmie, pracujące w metodyce Agile, kładące nacisk na jakość danych i współpracę z analitykami. Kultura oparta na best practices, code review i ciągłym doskonaleniu.

🔗Podobne oferty