Pomiń do treści
Logo firmy Makeitright

Data Engineer Graph Databases

Makeitright

Oferta w skrócie
21 84026 880PLN / mies.
🏠ZdalnieTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Mid · 3+ latDoświadczenie
LokalizacjaWarszawa
Aktywna
Opublikowano15 czerwca 2026
Ostatnio sprawdzono15 czerwca 2026
Wygasa za26 dni
Werdykt JobHunt

Jako Data Engineer specjalizujący się w bazach grafowych będziesz projektować i optymalizować rozwiązania oparte na Neo4j w chmurze GCP dla dużego banku. Twoja praca obejmie modelowanie grafów, budowę pipeline'ów ETL/ELT, obsługę zdarzeń (Kafka, Pub/Sub) oraz integrację z Generative AI. Rola ma charakter outsourcingowy – jesteś dostarczany przez MakeITRight do klienta bankowego.

Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak opisu procesu rekrutacyjnego.

🛠 Wymagane (Must Have)
Dane źródłowe
AIGCPETLPUBNeo4jKafkaPythonBig DataGoogle BigQueryGoogle cloud platform
Mile widziane (Nice to Have)
Dane źródłowe
Główne technologie
RustCloudAirflowApache SparkGoogle Cloud
Obszary testów / procesy
CD
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Data Engineer

Jako Data Engineer specjalizujący się w bazach grafowych będziesz projektować i optymalizować rozwiązania oparte na Neo4j w chmurze GCP dla dużego banku. Twoja praca obejmie modelowanie grafów, budowę pipeline'ów ETL/ELT, obsługę zdarzeń (Kafka, Pub/Sub) oraz integrację z Generative AI. Rola ma charakter outsourcingowy – jesteś dostarczany przez MakeITRight do klienta bankowego.

Plusy
  • Praca z nowoczesnymi technologiami (Neo4j, Kafka, GCP, GenAI)
  • Długoterminowa współpraca i zapowiedź rozwoju w zespole ekspertów Data & AI
  • Realny wpływ na rozwój platformy danych wykorzystywanej w projektach AI
Na co uważać
  • Rozbieżność między opisem (hybryda – 1 dzień w biurze) a danymi strukturalnymi (remote) – niejasny model pracy
  • Praca dla dużego banku – może wiązać się z biurokracją i legacy systemami
  • Generative AI może być buzzwordem – brak szczegółów jak jest faktycznie wykorzystywane
  • !Outsourcing przez MakeITRight – mniejsza stabilność niż bezpośrednie zatrudnienie
  • !Klient bankowy – ograniczone decyzje techniczne i możliwe biurokratyczne procesy
  • !Brak informacji o wielkości zespołu, on-call i procesie rekrutacyjnym
Codzienna praca
  • Projektowanie i optymalizacja zapytań i modeli w Neo4j
  • Modelowanie struktur grafowych danych
  • Budowa i utrzymanie pipeline'ów ETL/ELT w GCP
  • Praca z Kafka i Google Pub/Sub przy przetwarzaniu zdarzeń
  • Tworzenie rozwiązań Big Data z wykorzystaniem Generative AI
  • Utrzymanie i rozwój integracji danych i automatyzacji CI/CD
  • Współpraca z architektami, Data Scientistami i zespołami deweloperskimi
  • Optymalizacja wydajności grafowych baz danych
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).

Minimum sensowne

Średniozaawansowany Data Engineer z co najmniej 2-3 letnim doświadczeniem w Neo4j i GCP, potrafiący samodzielnie budować pipeline'y ETL i obsługiwać zdarzenia. Osoba z podstawami CI/CD.

Raczej nie dla

Osoby bez doświadczenia z Neo4j lub grafowymi bazami danych. Rola wymaga praktycznej znajomości GCP i ETL – juniorzy lub kandydaci z czysto relacyjnym SQL mają małe szanse.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid4/5
Senior3/5
Hands-on5/5
Architekt3/5
Remote5/5
Enterprise3/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile osób liczy zespół Data Engineerów i architektów przy tym projekcie?
  • ?Jak faktycznie wykorzystywane jest Generative AI w architekturze danych?
  • ?Czy model pracy to docelowo remote (jak w danych strukturalnych) czy hybryda (1 dzień w biurze)?
  • ?Czy są dyżury on-call? Jakie są oczekiwania dotyczące dostępności?
  • ?Jaki jest etap projektu – greenfield, rozwój czy utrzymanie?
  • ?Jak wygląda proces rekrutacji – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
  • ?Czy klient wymaga dodatkowych certyfikatów lub szkoleń?
Brakujące informacje
  • Nie podano wielkości zespołu
  • Brak opisu procesu rekrutacyjnego
  • Brak informacji o on-call i dostępności
  • Nie wiadomo, czy Generative AI to faktycznie kluczowa część czy tylko dodatek
Zespół

Praca w zespole Data & AI, współpraca z architektami, Data Scientistami i deweloperami. Prawdopodobnie kultura pracy nastawiona na współpracę i ciągły rozwój.

Wynagrodzenie vs rynekn=47 · Mid · B2B

Powyżej mediany rynkowej

Ta oferta21 84026 880
Mediana: Mid · Kafka · B2B17 64021 840

Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Kafka. Pełne statystyki zarobków →

🔗Podobne oferty