Data Engineer (Databricks)
Addepto
Rola polega na projektowaniu i implementacji skalowalnych platform danych w chmurze Azure z wykorzystaniem Databricks, Spark i Airflow. Pracujesz nad różnorodnymi projektami dla globalnych klientów, od budowy uniwersalnych platform danych po transformację systemów danych i wsparcie dla ML. Łączysz pracę architektoniczną z implementacyjną, a także konsultujesz klientów w zakresie wyboru technologii i najlepszych praktyk.
Brakuje: brak informacji o konkretnym projekcie przydzielonym na start, nie podano wielkości zespołów w firmie.
Rola polega na projektowaniu i implementacji skalowalnych platform danych w chmurze Azure z wykorzystaniem Databricks, Spark i Airflow. Pracujesz nad różnorodnymi projektami dla globalnych klientów, od budowy uniwersalnych platform danych po transformację systemów danych i wsparcie dla ML. Łączysz pracę architektoniczną z implementacyjną, a także konsultujesz klientów w zakresie wyboru technologii i najlepszych praktyk.
- ✓Współpraca z prestiżowymi klientami (Rolls Royce, Continental, Porsche)
- ✓Budżet szkoleniowy, certyfikacje Databricks, lekcje językowe
- ✓Płatne 20 dni urlopu na B2B
- −Wymóg posiadania tytułu magistra lub doktora – może być barierą dla osób z silnym doświadczeniem, ale bez formalnego wykształcenia
- !Doświadczenie konsultingowe wymagane – może być wyzwaniem dla inżynierów bez kontaktu z klientem
- !Opis zawiera długą listę 'nice to have', ale nie precyzuje, które są kluczowe
- !Nie podano wielkości zespołów ani liczby jednoczesnych projektów
- •Projektowanie i optymalizacja potoków danych strumieniowych i batchowych w Databricks i Spark
- •Implementacja end-to-end platform danych z wykorzystaniem Azure, Databricks i Airflow
- •Tworzenie CI/CD i procesów MLOps do automatyzacji wdrożeń i monitorowania
- •Agregacja i przetwarzanie danych z różnorodnych źródeł przy użyciu Python i SQL
- •Współpraca z zespołami Data Science przy inżynierii cech i wdrażaniu modeli predykcyjnych
- •Projektowanie złożonych transformacji danych w Databricks, dbt i Airflow
- •Zapewnianie bezpieczeństwa danych, zgodności i zarządzania danymi
- •Konsultowanie klientów w zakresie architektury danych i wyboru technologii
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Data Engineer z co najmniej 3-letnim komercyjnym doświadczeniem w Big Data, dobrą znajomością Pythona i SQL, podstawową znajomością Databricks i chmury Azure, oraz umiejętnością samodzielnej pracy nad pipeline'ami danych.
Osoby bez doświadczenia w Big Data (poniżej 3 lat), niekomfortowe z pracą konsultingową lub preferujące stabilny, jeden produkt zamiast wielu projektów. Rola wymaga także gotowości do nauki nowych technologii i szybkiego dostosowywania się do wymagań klientów.
- ?Jak wygląda typowy projekt – czy pracuje się nad jednym projektem na raz, czy kilkoma równolegle?
- ?Jaka jest wielkość zespołu Data Engineering i jak wygląda podział ról?
- ?Czy istnieje system on-call lub dyżury?
- ?Jak wygląda ścieżka kariery i awansu w firmie?
- ?Czy Power BI jest wymagany na start czy można nauczyć się w trakcie?
- ?Jakie jest typowe zaangażowanie w projekty ML – czy to sporadyczne czy regularne?
- ?Czy oferujecie wsparcie mentora na początku?
- ?Jaki jest proces rekrutacyjny (ile etapów, czy jest zadanie domowe)?
- −Brak informacji o konkretnym projekcie przydzielonym na start
- −Nie podano wielkości zespołów w firmie
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy istnieje wsparcie mentora/onboarding
Praca w płaskiej strukturze, w małych zespołach, z naciskiem na samodzielność i inicjatywę. Firma stawia na rozwój i dzielenie się wiedzą, organizuje wydarzenia integracyjne.
Poniżej mediany rynkowej
≈ 90,0–125,0 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →