Data Engineer (Databricks)
IN4GE
Rola Senior Data Engineera w długofalowym projekcie migracji legacy SQL Server do nowoczesnej platformy Databricks w międzynarodowym środowisku ubezpieczeniowym. Główne zadania to refaktoryzacja złożonej logiki SQL, implementacja transformacji w Python/PySpark oraz projektowanie modeli danych w architekturze Medallion. To typowo data engineeringowa rola z naciskiem na kodowanie i modelowanie danych w chmurze.
Brakuje: wielkość zespołu, dokładny czas trwania projektu.
Rola Senior Data Engineera w długofalowym projekcie migracji legacy SQL Server do nowoczesnej platformy Databricks w międzynarodowym środowisku ubezpieczeniowym. Główne zadania to refaktoryzacja złożonej logiki SQL, implementacja transformacji w Python/PySpark oraz projektowanie modeli danych w architekturze Medallion. To typowo data engineeringowa rola z naciskiem na kodowanie i modelowanie danych w chmurze.
- ✓Nowoczesny stack: Databricks, PySpark, Delta Lake
- ✓Duży projekt transformacji technologicznej
- ✓Międzynarodowe środowisko
- ✓Wsparcie mentorskie i rozwój techniczny
- !Brak informacji o wielkości zespołu
- !Brak określenia długości projektu (długofalowy ale ile?)
- !Brak informacji o dyżurach on-call
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego w szczegółach (np. czas trwania)
- •Analiza i refaktoryzacja złożonych stored procedures SQL
- •Implementacja transformacji danych w Python i PySpark
- •Projektowanie modeli danych w warstwach Bronze/Silver/Gold
- •Tworzenie skalowalnych pipeline'ów w Databricks
- •Code review i dbanie o jakość kodu
- •Udział w decyzjach architektonicznych dotyczących platformy danych
- •Praca z dużymi wolumenami danych w środowisku enterprise
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Data Engineer z solidną znajomością SQL i Pythona, przynajmniej rok doświadczenia z Databricks i PySpark, gotów do nauki migracji legacy systemów.
Juniorzy bez doświadczenia data engineeringowego ani znajomości PySpark/Databricks; osoby szukające pracy w pełni stacjonarnej; programiści back-endowi bez backgroundu w danych.
- ?Jak duży jest zespół data engineeringowy i ilu seniorów pracuje nad projektem?
- ?Jaka jest przewidywana długość projektu (ile miesięcy/lat)?
- ?Czy istnieje możliwość przedłużenia współpracy po zakończeniu projektu?
- ?Jak wygląda praca z Azure Data Factory - czy to jest używane produkcyjnie, czy tylko mile widziane?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call lub praca w weekendy?
- ?Jakie są główne wyzwania techniczne w migracji z SQL Server do Databricks?
- ?Czy klient zapewnia dostęp do szkoleń lub certyfikacji (np. Databricks)?
- −Wielkość zespołu
- −Dokładny czas trwania projektu
- −Informacja o dyżurach on-call
- −Szczegóły dotyczące stosowanych narzędzi poza Databricks (np. Azure Data Factory w użyciu).
- −Proces rekrutacyjny - konkretne etapy i czas
Międzynarodowe środowisko ubezpieczeniowe, nacisk na jakość kodu, code review i mentoring. Współpraca z liderami technologicznymi.
Wstępna weryfikacja telefoniczna -> Rozmowa rekrutacyjna -> Rozmowa techniczna
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →