Rola senior data engineera w firmie konsultingowej PTT Consulting, która realizuje projekt dla globalnego klienta z branży loteryjnej. Inżynier będzie budował FinOps Data Platform – platformę danych do rozliczania kosztów chmury. Odpowiada za end-to-end projektowanie pipeline'ów, integrację danych (w tym SEI), modelowanie, ETL, utrzymanie infrastruktury w chmurze (Azure, AWS). Praca w pełni zdalna, godziny 12:00-20:00 CEST. To typowa rola data engineera – nie ma ukrytego przekrętu.

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

🛠 Wymagane technologie

Dane źródłowe

End-to-end building of data platformPython SQLData integration (incl. SEI integration)Data modelingPower BICloud (AWS /Azure / GCP)Data WarehousingData orchestration toolsTBM Studio

AI Insights

Czym naprawdę jest ta rola?Data Engineer

Plusy

✓Ciekawa domena FinOps – unikalna specjalizacja
✓Nowoczesny stack: Databricks, Azure, Spark, Kafka
✓Autonomia techniczna – rola end-to-end

Na co uważać

!Brak informacji o procesie rekrutacyjnym (etapy, zadania)
!Nie podano wielkości zespołu ani struktury organizacyjnej
!Godziny pracy 12-20 CEST – niestandardowe, mogą nie pasować każdemu

Codzienna praca

•Projektowanie i implementacja end-to-end pipeline'ów danych do ingestii, przetwarzania i transformacji dużych wolumenów danych strukturalnych i niestrukturalnych
•Rozwijanie procesów ETL (Extract, Transform, Load) z użyciem narzędzi jak Databricks, Azure Data Factory
•Projektowanie i utrzymywanie modeli danych, schematów i struktur baz danych (relacyjne, NoSQL, data lake)
•Implementacja walidacji danych i kontroli jakości dla zapewnienia spójności i dokładności
•Budowanie i utrzymanie integracji z wewnętrznymi i zewnętrznymi źródłami danych oraz API
•Konfiguracja i zarządzanie komponentami infrastruktury danych (bazy danych, hurtownie, data lakes, frameworki rozproszone)
•Monitorowanie wydajności systemów, rozwiązywanie problemów i optymalizacja pod kątem niezawodności
•Współpraca z zespołami analitycznymi i interesariuszami w celu zrozumienia wymagań i dostarczania rozwiązań

Więcej o ofercie

Dla kogo jest ta oferta

Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Data engineer z co najmniej 5-letnim doświadczeniem, solidną znajomością Python/SQL i praktyką w ETL oraz chmurze (Azure lub AWS). Musi być w stanie samodzielnie projektować i implementować pipeline'y danych.

Raczej nie dla

Juniorzy lub mid-level z mniej niż 4-5 latami doświadczenia w data engineering, osoby niekomfortowe z pełnym zdalnym i późniejszymi godzinami pracy, osoby szukające pracy w standardowych godzinach 9-17.

Ocena dopasowania

Junior1/5

Mid1/5

Senior5/5

Hands-on5/5

Architekt3/5

Remote5/5

Enterprise4/5

Pytania do rekrutera

?Czy klient jest bezpośredni, czy jesteśmy agencją outsourcingową? Jak wygląda relacja z klientem?
?Ile osób liczy zespół data engineering i jakie są role w zespole?
?Czy istnieje dyżur on-call lub oczekiwanie pracy w weekendy?
?Czy wymagane są podróże do klienta (np. raz na kwartał)?
?Jak wygląda proces rekrutacyjny – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
?Czy jest budżet na szkolenia, konferencje lub certyfikacje chmurowe?
?Jakie są oczekiwania co do nakładu pracy – czy to 40h/tydz.? Czy są nadgodziny?