Data Engineer / DataOps Engineer
emagine
Rola łączy obowiązki Data Engineera i DataOps Engineera. Głównym zadaniem jest budowanie i utrzymywanie pipeline'ów danych na platformie Snowflake z użyciem dbt do transformacji SQL i Airflow do orkiestracji. Praca obejmuje również wdrażanie praktyk DataOps, takich jak CI/CD, monitoring i zarządzanie obciążeniami na Kubernetes. To stanowisko w firmie outsourcingowej IT, dla klienta zewnętrznego, na długoterminowym projekcie.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak informacji o dyżurach on-call.
Rola łączy obowiązki Data Engineera i DataOps Engineera. Głównym zadaniem jest budowanie i utrzymywanie pipeline'ów danych na platformie Snowflake z użyciem dbt do transformacji SQL i Airflow do orkiestracji. Praca obejmuje również wdrażanie praktyk DataOps, takich jak CI/CD, monitoring i zarządzanie obciążeniami na Kubernetes. To stanowisko w firmie outsourcingowej IT, dla klienta zewnętrznego, na długoterminowym projekcie.
- ✓Nowoczesny stack danych: Snowflake, dbt, Airflow, Kubernetes
- ✓Możliwość mentoringu juniorów i dzielenia się wiedzą
- ✓Długoterminowy projekt (powyżej 12 miesięcy) z możliwością przedłużenia
- ✓Szybki start (ASAP / do 1 miesiąca)
- −Konieczność przejścia background check (referencje, sprawdzenie karalności) po otrzymaniu oferty
- −Kontrakt B2B przez firmę outsourcingową – brak bezpośredniego zatrudnienia
- !Język projektu: angielski – wymagana dobra komunikacja po angielsku
- !Proces rekrutacyjny: tylko 2 rozmowy z klientem – mało informacji o technicznym sprawdzeniu
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Tworzenie i utrzymywanie end-to-end pipeline'ów danych w Snowflake
- •Budowanie przepływów ELT w dbt
- •Zarządzanie harmonogramem i automatyczacją w Airflow
- •Wdrażanie i utrzymywanie obciążeń na Kubernetes
- •Optymalizacja wydajności Snowflake (warehouse, zapytania)
- •Testowanie i monitorowanie jakości danych
- •Integracja nowych źródeł danych z Snowflake
- •Współpraca z zespołami przy dostarczaniu rozwiązań danych
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Data Engineer z co najmniej 5-letnim stażem, który ma ugruntowaną wiedzę w Snowflake i dbt, ale może mieć mniej doświadczenia z Kubernetes lub Azure, pod warunkiem gotowości do szybkiego rozwoju w tych obszarach.
Osoby z mniej niż 5 latami doświadczenia w data engineering, niezaznajomione ze Snowflake, dbt lub Airflow. Rola nie jest odpowiednia dla juniorów ani mid-level bez wymaganych kompetencji.
- ?Ile osób liczy zespół data engineering i czy są w nim inni DataOps Engineerowie?
- ?Czy istnieje dyżur on-call? Jak często?
- ?Jaka jest skala danych (wielkość Snowflake, liczba pipeline'ów)?
- ?Czy praca jest w pełni zdalna, czy są jakieś ograniczenia czasowe (strefy czasowe)?
- ?Jakie konkretnie usługi Azure są wykorzystywane?
- ?Czy istnieje możliwość rozwoju w kierunku MLOps?
- ?Czy wymagane są jakieś certyfikaty (np. Snowflake, Azure)?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak informacji o dyżurach on-call
- −Nie wiadomo, jaka jest konkretna branża klienta
- −Brak opisu narzędzi monitoringu i observability
Współpraca z różnymi zespołami, nacisk na dzielenie się wiedzą i mentoring juniorów – kultura wsparcia i ciągłego doskonalenia.
2 rozmowy z klientem, a następnie po otrzymaniu oferty przeprowadzany jest background check.