Cloud Data Engineer
Ework Group
Jako Cloud Data Engineer będziesz projektować, budować i utrzymywać pipeline'y danych w Snowflake dla globalnej firmy IT. Rola skupia się na migracji z legacy systemów, optymalizacji wydajności i kosztów, oraz zapewnieniu jakości danych. Dodatkowo będziesz współpracować nad rozwiązaniami AI/ML i Generative AI, ale podstawą jest inżynieria danych w chmurze.
Brakuje: wielkość zespołu, konkretny dostawca chmury (aws/azure/gcp).
Jako Cloud Data Engineer będziesz projektować, budować i utrzymywać pipeline'y danych w Snowflake dla globalnej firmy IT. Rola skupia się na migracji z legacy systemów, optymalizacji wydajności i kosztów, oraz zapewnieniu jakości danych. Dodatkowo będziesz współpracować nad rozwiązaniami AI/ML i Generative AI, ale podstawą jest inżynieria danych w chmurze.
- ✓W pełni zdalna praca
- ✓Atrakcyjne wynagrodzenie B2B
- ✓Jasno określone technologie – silny nacisk na Snowflake i chmurę
- ✓Możliwość współtworzenia rozwiązań AI/ML jako dodatkowy develop
- !Nie podano wielkości zespołu ani struktury organizacyjnej
- !Nie wiadomo, czy AI/ML to faktyczne zadania czy tylko buzzwordy
- !Brak informacji o procesie rekrutacyjnym (etapy, zadanie domowe)
- !Praca przez agencję dla klienta – brak jasności co do stabilności projektu
- •Projektowanie i budowa skalowalnych pipeline'ów danych w Snowflake
- •Współpraca z zespołami nad rozwiązaniami danych dopasowanymi do potrzeb biznesu
- •Optymalizacja modeli danych i schematów pod kątem wydajności i kosztów
- •Zapewnianie jakości, integralności i bezpieczeństwa danych
- •Planowanie i realizacja migracji z legacy systemów do Snowflake
- •Implementacja monitoringu i alertów dla proaktywnego rozwiązywania problemów
- •Rozwój rozwiązań AI/ML i Generative AI (współtworzenie)
- •Śledzenie najlepszych praktyk Snowflake i nowych technologii
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Data Engineer z minimum 3-4 latami doświadczenia, który pracował produkcyjnie z Snowflake i zna podstawy chmury (AWS/Azure/GCP). Potrafi samodzielnie projektować pipeline'y i rozumie modele kosztowe Snowflake.
Osoby bez doświadczenia z Snowflake na produkcji – rola wymaga realnych projektów, nie teorii. Juniorzy bez solidnego backgroundu w data pipelines i chmurze nie będą mieli szans.
- ?Ile osób liczy zespół danych i iloma pipeline'ami się opiekuje?
- ?Który dostawca chmury jest używany – AWS, Azure czy GCP?
- ?Czy rola wiąże się z dyżurami on-call? Jeśli tak, jak często?
- ?Jakie legacy systemy będą migrowane?
- ?Jaka część pracy to rozwój AI/ML vs klasyczna data engineering?
- ?Jaki jest proces rekrutacyjny – liczba etapów, czy jest zadanie domowe?
- −Wielkość zespołu
- −Konkretny dostawca chmury (AWS/Azure/GCP)
- −Proces rekrutacyjny (etapy, zadanie domowe, live coding)
- −Zakres odpowiedzialności za AI/ML (czy to główne zadanie, czy dodatkowe)
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →