Data Engineer
ITFS
Rola Data Engineera w modelu w pełni zdalnym, realizowana dla klienta zewnętrznego poprzez firmę ITFS. Głównym celem jest projektowanie, budowanie i utrzymanie skalowalnych potoków ETL/ELT, przetwarzanie danych w Pythonie na dużą skalę, zarządzanie bazami PostgreSQL oraz infrastrukturą AWS. Kluczowe jest również dbanie o jakość danych i współpracę z biznesem.
Brakuje: szczegółowy opis projektów klienta, dla którego realizowana jest praca., informacje o wielkości zespołu data engineering u klienta..
Rola Data Engineera w modelu w pełni zdalnym, realizowana dla klienta zewnętrznego poprzez firmę ITFS. Głównym celem jest projektowanie, budowanie i utrzymanie skalowalnych potoków ETL/ELT, przetwarzanie danych w Pythonie na dużą skalę, zarządzanie bazami PostgreSQL oraz infrastrukturą AWS. Kluczowe jest również dbanie o jakość danych i współpracę z biznesem.
- ✓Praca w 100% zdalnie.
- ✓Krótki i przejrzysty proces rekrutacyjny (3 etapy, krótka rozmowa wstępna).
- ✓Możliwość pracy z nowoczesnymi technologiami (AWS, Spark, AI Agents, potencjalnie Data Lakehouse, Data Governance).
- ✓Możliwość wykorzystania agentów LLM/AI.
- −Współpraca B2B z ITFS bez płatnych urlopów – oznacza brak płatnych dni chorobowych i urlopowych, co jest znaczącym minusem dla kandydatów szukających stabilności i bezpieczeństwa socjalnego.
- !Wynagrodzenie podane w widełkach godzinowych (90-110 zł/h + VAT), co może być mniej przejrzyste niż stawka miesięczna.
- !Krótka rozmowa z ITFS (ok. 15 min) może sugerować powierzchowne podejście do wstępnej selekcji.
- !Brak informacji o konkretnych projektach lub domenie biznesowej klienta.
- •Projektowanie, budowanie i utrzymanie skalowalnych potoków ETL/ELT
- •Tworzenie i optymalizacja procesów rozproszonego przetwarzania danych w Pythonie na dużą skalę
- •Zarządzanie strukturami PostgreSQL i optymalizacja zapytań
- •Orkiestracja, walidacja i dostarczanie danych między środowiskami przy użyciu Pythona
- •Projektowanie i zarządzanie infrastrukturą danych AWS (S3, EKS, Glue, Athena)
- •Dbanie o jakość danych (testy, alerty, observability)
- •Współpraca z biznesem i analitykami
- •Prowadzenie dokumentacji (modele danych, data lineage, infrastruktura)
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Kandydat z minimum 3-letnim doświadczeniem w Data Engineering, znajomością PostgreSQL, biegłością w Pythonie, dobrą znajomością AWS (S3, Glue, Athena) i narzędzi do rozproszonego przetwarzania (np. Spark). Posiada doświadczenie w projektowaniu pipeline’ów ETL/ELT, modelowaniu danych i zna dobre praktyki Git, code review, testowanie i CI/CD. Zna angielski na poziomie B2.
Nie dla osób bez minimum 3 lat doświadczenia w Data Engineering, znajomości PostgreSQL, Pythona, AWS (S3, Glue, Athena) i Spark. Rola wymaga znajomości dobrych praktyk Git, code review, testowania i CI/CD oraz angielskiego na poziomie B2.
- ?Jakie są główne wyzwania związane z jakością danych i jak są one rozwiązywane?
- ?Czy istnieje możliwość pracy z narzędziami do orkiestracji workflow takimi jak Prefect czy Dagster?
- ?Jak wygląda proces onboardingu i wsparcia dla nowych osób w zespole?
- ?Jakie są główne technologie i narzędzia wykorzystywane do monitorowania potoków danych?
- ?Czy są planowane projekty związane z wdrażaniem rozwiązań streamingowych (Kafka, Spark Streaming)?
- ?Jakie są oczekiwania dotyczące dokumentacji technicznej i czy jest ona tworzona na bieżąco?
- ?Jak wygląda współpraca z zespołem klienta i jakie są kanały komunikacji?
- −Szczegółowy opis projektów klienta, dla którego realizowana jest praca.
- −Informacje o wielkości zespołu Data Engineering u klienta.
- −Dokładny zakres obowiązków związanych z 'AI Agents'.
- −Informacje o narzędziach używanych do CI/CD i testowania.
Proces rekrutacyjny składa się z 3 etapów: 1. Krótka rozmowa z ITFS (ok. 15 min). 2. Dwie rozmowy techniczno-projektowe z Klientem. 3. Decyzja.
Poniżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię PostgreSQL. Pełne statystyki zarobków →