Data Engineer - Krakow
DCV Technologies
Rola to Data Engineer w projekcie bankowym, realizowanym przez firmę konsultingową DCV Technologies. Kandydat będzie odpowiedzialny za budowę i utrzymanie skalowalnych pipelinów danych z użyciem PySpark, Python i Spark, pracując w środowisku ETL na skalę enterprise. Współpraca z zespołami inżynieryjnymi i biznesowymi, a także wsparcie chmurowych i rozproszonych środowisk danych.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano konkretnego dostawcy chmury ani narzędzi do orkiestracji (airflow, etc.), brak informacji o wielkości zespołu i strukturze projektu.
Rola to Data Engineer w projekcie bankowym, realizowanym przez firmę konsultingową DCV Technologies. Kandydat będzie odpowiedzialny za budowę i utrzymanie skalowalnych pipelinów danych z użyciem PySpark, Python i Spark, pracując w środowisku ETL na skalę enterprise. Współpraca z zespołami inżynieryjnymi i biznesowymi, a także wsparcie chmurowych i rozproszonych środowisk danych.
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (jedynie prośba o przesłanie CV na maila)
- !Bardzo krótki opis oferty – brak szczegółów o stacku chmurowym, narzędziach orkiestracji czy wielkości zespołu
- !Projekt bankowy może wiązać się z restrykcyjnymi procedurami i compliance
- !Firma konsultingowa – rola może mieć ograniczoną autonomię techniczną
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Budowa i optymalizacja pipelinów przetwarzania danych w PySpark
- •Rozwój i utrzymanie skalowalnych rozwiązań data engineering
- •Praca z procesami ETL na skalę enterprise
- •Wsparcie środowisk chmurowych i rozproszonych (np. klastry Spark)
- •Współpraca z zespołami inżynieryjnymi i biznesowymi przy wymaganiach danych
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Kandydat z około 6-letnim doświadczeniem w data engineering, solidną znajomością PySpark i Python, oraz praktyką w ETL i pipelinach danych na średnią skalę.
Osoby z mniej niż 6 latami doświadczenia w data engineering, bez ugruntowanej wiedzy o PySpark/Spark lub preferujące pracę na etacie i szukające bardziej szczegółowego opisu procesu rekrutacyjnego.
- ?Jaka chmura (AWS, Azure, GCP) jest używana w projekcie?
- ?Jakie narzędzia orkiestracji (Airflow, etc.) są stosowane?
- ?Ile osób liczy zespół i jaka jest struktura (data engineers, analitycy, etc.)?
- ?Czy praca odbywa się bezpośrednio z klientem (bank) czy przez pośrednika?
- ?Jakie są oczekiwania dotyczące dyżurów on-call lub nadgodzin?
- −Nie podano konkretnego dostawcy chmury ani narzędzi do orkiestracji (Airflow, etc.)
- −Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze projektu
- −Nie opisano procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, forma rozmów)
- −Brak szczegółów o dyżurach on-call lub oczekiwaniach czasowych