Data Engineer (F/M) / Inżynier Danych (K/M) mid/senior
PayPo
To rola Data Engineer w fintechowej firmie PayPo, która rozwija system płatności 'buy now/pay later'. Będziesz odpowiedzialny za projektowanie i budowę data lakehouse, tworzenie potoków ETL/ELT (batch i streaming) oraz modelowanie danych w podejściu Kimball. Główne narzędzia to Databricks, Spark, DBT, Python i SQL. Będziesz współpracować z developerami, analitykami biznesowymi i BI developerami, dostarczając dane do analiz i raportów.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu data engineering, brak informacji o istniejącym stacku (oprócz wymienionych narzędzi) – np. jakie źródła danych, wolumeny.
To rola Data Engineer w fintechowej firmie PayPo, która rozwija system płatności 'buy now/pay later'. Będziesz odpowiedzialny za projektowanie i budowę data lakehouse, tworzenie potoków ETL/ELT (batch i streaming) oraz modelowanie danych w podejściu Kimball. Główne narzędzia to Databricks, Spark, DBT, Python i SQL. Będziesz współpracować z developerami, analitykami biznesowymi i BI developerami, dostarczając dane do analiz i raportów.
- ✓Budżet szkoleniowy i zajęcia językowe
- ✓Nowoczesny stack (Databricks, Spark, DBT) i podejście Lakehouse
- !Wymieniono 'poczucie humoru' jako wymaganie – może wskazywać na subiektywne kryterium w rekrutacji
- •Projektowanie i implementacja modeli danych (star schema, Kimball) w data lakehouse
- •Tworzenie i optymalizacja potoków ETL/ELT z użyciem Spark i DBT na Databricks
- •Pisanie złożonych zapytań SQL i optymalizacja wydajności
- •Utrzymywanie i rozwijanie infrastruktury danych (Lakehouse) z formatami Parquet/Delta
- •Analiza wymagań biznesowych i tłumaczenie ich na rozwiązania techniczne
- •Debugowanie i monitorowanie przepływów danych
- •Współpraca z zespołami deweloperskimi i BI przy definiowaniu sourcingu danych
- •Udział w code review i utrzymaniu standardów jakości danych
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Data Engineer z 3 latami doświadczenia, solidną znajomością SQL i Pythona, praktyką w Spark i Databricks, oraz umiejętnością modelowania danych według Kimball. Potrafi samodzielnie realizować zadania i komunikować się po angielsku.
Osoby bez doświadczenia z Databricks/Spark lub z mniej niż 3 latami w data engineering, a także kandydaci szukający pracy wyłącznie w bardzo hierarchicznej korporacji lub z dala od bezpośredniej pracy z danymi.
- ?Ile osób liczy zespół data engineering i jak jest zorganizowany?
- ?Czy planowane jest wdrożenie streamingu w produkcji? Jakie narzędzia są brane pod uwagę?
- ?Jaka jest rola Data Engineera w projektowaniu architektury vs. realizacja zadań operacyjnych?
- ?Jakie usługi AWS są wykorzystywane i w jakim stopniu?
- ?Czy istnieje system on-call lub dyżury produkcyjne?
- ?Jak wygląda proces decyzyjny w kwestiach technicznych – kto ma ostatnie słowo?
- ?Czy oferujecie możliwość publikacji wyników na konferencjach lub blogu technicznym?
- −Nie podano wielkości zespołu data engineering
- −Brak informacji o istniejącym stacku (oprócz wymienionych narzędzi) – np. jakie źródła danych, wolumeny
- −Nie wspomniano o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, zadanie domowe itp.)
- −Brak wzmianki o polityce dotyczącej on-call lub awarii produkcyjnych
- −Nie określono, czy rola ma charakter 'build' czy także 'run' (utrzymanie istniejących systemów)
Dynamiczne, fintechowe środowisko z naciskiem na innowacje i współpracę. Wymóg 'poczucia humoru' sugeruje luźną, nieformalną kulturę. Firma rozwija się szybko i stawia na jakość obsługi.