Cloud Data Engineer (f/m/x)
Sii
Rola Cloud Data Engineera w Sii to budowa skalowalnych platform danych (Data Lake/Data Platform) w chmurze Azure lub AWS. Na co dzień projektujesz i rozwijasz pipeline'y ETL/ETL, modelujesz dane analityczne, optymalizujesz procesy przetwarzania i współpracujesz z zespołami BI i Data Science. Jako senior będziesz również mentoringować młodszych członków zespołu i dbać o dokumentację techniczną. To typowa rola inżyniera danych w modelu outsourcingowym – pracujesz dla różnych klientów nad projektami przetwarzania dużych wolumenów danych.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: brak informacji o wielkości zespołu, nie podano konkretnych klientów ani branży.
Rola Cloud Data Engineera w Sii to budowa skalowalnych platform danych (Data Lake/Data Platform) w chmurze Azure lub AWS. Na co dzień projektujesz i rozwijasz pipeline'y ETL/ETL, modelujesz dane analityczne, optymalizujesz procesy przetwarzania i współpracujesz z zespołami BI i Data Science. Jako senior będziesz również mentoringować młodszych członków zespołu i dbać o dokumentację techniczną. To typowa rola inżyniera danych w modelu outsourcingowym – pracujesz dla różnych klientów nad projektami przetwarzania dużych wolumenów danych.
- ✓Stabilna firma (od 2006, brak długów, wysoki przychód)
- ✓Program dzielenia się zyskiem
- ✓Budżet na rozwój (1 mln PLN rocznie na pomysły pracowników)
- ✓Szerokie możliwości szkoleniowe (meetupy, webinary, blog technologiczny)
- ✓Tytuł Great Place to Work od 2015
- −Brak konkretnych informacji o projekcie lub kliencie – typowe dla outsourcingu, ale warto dopytać
- !Model outsourcingowy – projekty mogą się zmieniać, nie ma wpływu na wybór klienta
- !Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze
- !Wymóg przebywania w Polsce mimo pracy zdalnej – może oznaczać okazjonalne spotkania
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i wdrażanie architektury Data Lake/Data Warehouse w chmurze (Azure lub AWS)
- •Tworzenie i utrzymanie pipeline'ów ETL/ETL za pomocą Apache Airflow, Azure Data Factory lub AWS Glue
- •Implementacja przetwarzania danych w trybie batch i near real-time z użyciem Apache Spark/PySpark
- •Modelowanie danych i przygotowywanie struktur dla potrzeb analitycznych i biznesowych
- •Monitorowanie wydajności i optymalizacja pipeline'ów danych
- •Współpraca z analitykami danych i data scientistami przy udostępnianiu danych
- •Code review i dzielenie się wiedzą z juniorami w zespole
- •Tworzenie i aktualizacja dokumentacji technicznej rozwiązań
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier danych z około 4-letnim stażem, który samodzielnie projektował pipeline'y w chmurze (Azure lub AWS) i ma solidne podstawy w SQL/Python. Brak doświadczenia w migracji danych nie jest blokujący.
Juniorzy bez 4 lat doświadczenia ani osoby szukające pracy w startupie/na zielonym polu. Rola nie jest też dla kogoś, kto woli unikać cloudowych platform i pracy w modelu outsourcingowym.
- ?Czy projekt jest długoterminowy? Jaki jest stosunek pracy przy jednym kliencie?
- ?Jaka jest wielkość zespołu data engineering w tym projekcie?
- ?Czy wymagane są dyżury on-call lub praca w weekendy?
- ?Jakie konkretnie narzędzia chmurowe są używane w projekcie (np. Databricks, Synapse)?
- ?Czy istnieje możliwość zmiany projektu po pewnym czasie?
- ?Jak wygląda ścieżka awansu w centrum kompetencyjnym Data & Analytics?
- ?Czy benefity takie jak budżet szkoleniowy są dostępne od początku?
- −Brak informacji o wielkości zespołu
- −Nie podano konkretnych klientów ani branży
- −Brak szczegółów dotyczących procesu rekrutacyjnego (ilość etapów, zadanie domowe)
- −Nie wiadomo, czy istnieje możliwość pracy w pełni zdalnej czy hybrydowo
- −Brak informacji o budżecie na szkolenia/konferencje
Kultura oparta na dzieleniu się wiedzą i mentoringu, z naciskiem na rozwój (meetupy, blog, szkolenia). Firma chwali się dobrą atmosferą i stabilnością, ale konkretny projekt może różnić się dynamiką.