Data Architect (AWS)
SoftServe
Rola łączy architekturę danych z praktyczną inżynierią danych w chmurze AWS. Mimo tytułu 'Data Architect', codzienna praca obejmuje projektowanie i implementację skalowalnych potoków danych (batch i streaming), pracę z Apache Spark, Airflow, Kafka oraz Snowflake/Redshift. To stanowisko dla osoby, która chce mieć wpływ na architekturę, ale też samodzielnie budować rozwiązania. SoftServe to firma outsourcingowa, więc projekty mogą się zmieniać.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Tytuł sugeruje stanowisko architekta, ale rzeczywistość to głównie inżynieria danych – projektowanie i implementacja potoków, kodowanie w Spark i Pythonie, zarządzanie workflowami. Rola wymaga rąk w kodzie, nie tylko rysowania diagramów.
Rola łączy architekturę danych z praktyczną inżynierią danych w chmurze AWS. Mimo tytułu 'Data Architect', codzienna praca obejmuje projektowanie i implementację skalowalnych potoków danych (batch i streaming), pracę z Apache Spark, Airflow, Kafka oraz Snowflake/Redshift. To stanowisko dla osoby, która chce mieć wpływ na architekturę, ale też samodzielnie budować rozwiązania. SoftServe to firma outsourcingowa, więc projekty mogą się zmieniać.
- ✓Praca zdalna (remote)
- ✓Międzynarodowe projekty
- ✓Małe zespoły i płaska struktura
- ✓Budżet szkoleniowy
- !Brak informacji o wielkości zespołu i konkretnym projekcie
- !Firma outsourcingowa – projekty mogą się zmieniać
- !Brak wzmianki o on-call lub dyżurach
- !Brak szczegółów o procesie rekrutacyjnym
- •Projektowanie i implementacja potoków danych w AWS (S3, Glue, Lambda, EMR itp.)
- •Praca z Apache Spark i Databricks do przetwarzania dużych zbiorów danych
- •Konfiguracja i zarządzanie workflowami w Apache Airflow lub MWAA
- •Implementacja przetwarzania strumieniowego z Apache Kafka, Amazon MSK lub Kinesis
- •Modelowanie danych i tworzenie schematów dla hurtowni danych w Snowflake lub Redshift
- •Tworzenie mapowań źródło-cel i integracja nowych źródeł danych
- •Uczestnictwo w spotkaniach z interesariuszami w celu tłumaczenia wymagań biznesowych na rozwiązania techniczne
- •Tworzenie dokumentacji technicznej, schematów danych i materiałów rozwiązań
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid-level inżynier danych z minimum 3-4 latami praktyki w AWS, Spark i Pythonie, który rozumie architekturę potoków i potrafi samodzielnie realizować zadania pod nadzorem seniora.
Osoby szukające wyłącznie wysokopoziomowej architektury bez kodowania. Juniorzy bez doświadczenia w AWS i Spark nie mają szans.
- ?Ile osób liczy zespół data engineering w projekcie?
- ?Czy praca dotyczy jednego klienta, czy będę rotować między projektami?
- ?Jak wygląda proces rekrutacyjny – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
- ?Czy są dyżury on-call? Jak często?
- ?Jaki jest stosunek pracy architektonicznej do ręcznej implementacji?
- ?Czy istnieje możliwość wpływu na wybór technologii w projektach?
- ?Jakie są największe wyzwania techniczne w obecnych projektach?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Brak informacji o on-call
- −Nie wiadomo czy praca na jednym projekcie czy rotacyjnie
Praca w małych, płaskich zespołach w otoczeniu międzynarodowym, z naciskiem na współpracę i dzielenie się wiedzą.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Data engineering. Pełne statystyki zarobków →