👉Data Analyst with AI skills
Xebia
To rola dla senior Data Analysta, który będzie budował skalowalne pipeline'y ETL i dashboardy BI dla wielu klientów. Codzienność to praca z interesariuszami biznesowymi, mapowanie metryk na dane ERP, implementacja transformacji w Python/Pandas, tworzenie zbiorów danych gotowych do analizy oraz projektowanie interaktywnych dashboardów. AI (MCP, Claude code, Cursor) jest używane jako wsparcie produktywności, nie do budowania modeli ML.
Brakuje: wielkość zespołu i raportowanie, długość projektów i liczba klientów.
To rola dla senior Data Analysta, który będzie budował skalowalne pipeline'y ETL i dashboardy BI dla wielu klientów. Codzienność to praca z interesariuszami biznesowymi, mapowanie metryk na dane ERP, implementacja transformacji w Python/Pandas, tworzenie zbiorów danych gotowych do analizy oraz projektowanie interaktywnych dashboardów. AI (MCP, Claude code, Cursor) jest używane jako wsparcie produktywności, nie do budowania modeli ML.
- ✓Budżet rozwojowy do 6 800 PLN
- ✓Dofinansowanie certyfikatów (AWS, Azure, ISTQB, PSM)
- ✓Dostęp do Udemy, Safari Books Online, konferencji i wewnętrznych szkoleń
- ✓Elastyczne godziny pracy
- !Dynamiczny, szybki projekt (prawdopodobieństwo nadgodzin)
- !Wymagana znajomość specyficznych narzędzi AI (MCP, agent skills) – może być wąska specjalizacja
- !Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie obsługiwanych klientów
- !Brak wzmianki o dyżurach on-call
- •Projektowanie i implementacja pipeline'ów ETL w Python/Jupyter z użyciem Pandas i DuckDB
- •Współpraca z interesariuszami w celu zdefiniowania KPI i wymagań danych
- •Mapowanie metryk biznesowych na dostępne dane operacyjne (ERP, API, SQL)
- •Tworzenie i dokumentacja scentralizowanych, gotowych do analizy zbiorów danych (Parquet, schematy kolumnowe)
- •Budowanie interaktywnych dashboardów BI z filtrami i elementami interaktywnymi
- •Optymalizacja wydajności pipeline'ów dla wielu klientów (multi-tenant)
- •Wykorzystanie narzędzi AI (MCP, Claude code, Cursor, Worktrees) do przyspieszenia developmentu
- •Utrzymywanie i rozwijanie danych źródłowych z chmury (Azure, AWS, API)
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid Data Analyst (3-4 lata doświadczenia) z solidną znajomością Python/ Pandas i SQL, podstawową znajomością BI, chętny do nauki narzędzi AI i pracy z wieloma klientami. Musi wykazać się samodzielnością i znajomością chmury.
Osoby z mniej niż 3 latami doświadczenia w data analytics, które nie lubią pracy z interesariuszami biznesowymi lub preferują wyłącznie modelowanie ML. Rola wymaga dużej samodzielności i szybkiego tempa.
- ?Ile osób liczy zespół i jaka jest struktura?
- ?Czy projekty są długoterminowe czy rotacyjne?
- ?Które narzędzia BI są obecnie używane (oprócz Superset)?
- ?Czy istnieje system on-call lub dyżury?
- ?Jak mierzona jest wydajność pipeline'ów i dashboardów?
- ?Jaki jest typowy stos chmurowy – Azure czy AWS?
- ?Czy AI tooling jest obowiązkowy czy tylko mile widziany?
- −Wielkość zespołu i raportowanie
- −Długość projektów i liczba klientów
- −Szczegóły dotyczące on-call i nadgodzin
- −Dokładny stos chmurowy (Azure vs AWS vs inne)
- −Ścieżka kariery i awansu
CV review – HR Call – Interview – Client Interview – Decision (4 etapy)
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię AI.