To rola Data Engineera w firmie konsultingowej specjalizującej się w AI i Big Data. Będziesz pracować nad różnorodnymi projektami dla dużych klientów, głównie w obszarze przetwarzania danych na platformach Spark, cloud (AWS/Azure) oraz budowie pipeline'ów batch i streaming. Praca wiąże się z bezpośrednią interakcją z klientami, projektowaniem architektury danych oraz optymalizacją wydajności. To typowa rola konsultingowa – zmieniają się projekty, stos technologiczny i branże.

Plusy

✓Płatne 20 dni urlopu na B2B.
✓Budżet szkoleniowy i dostęp do szkoleń Databricks.
✓Różnorodne projekty u znanych klientów (Rolls Royce, Porsche).
✓Wsparcie w rozwoju osobistym (konferencje, blog, meetupy).

Na co uważać

−Wymagane doświadczenie konsultingowe i umiejętności miękkie jak dla seniora, a poziom to regular.
−Cloudera w must have – to może oznaczać pracę z przestarzałym stackiem, mimo że inne projekty używają Databricks.

!Nie wiadomo, do którego projektu zostaniesz przypisany – każdy ma inny stack.
!Brak opisu procesu rekrutacyjnego.
!Flat structure może oznaczać mało hierarchii, ale też brak jasnych ścieżek awansu.
!Wymóg samodzielności i 'ownership' – w praktyce może oznaczać presję na szybkie dostarczanie.

Codzienna praca

•Projektowanie i implementacja pipeline'ów danych w Spark (batch i streaming) dla klientów z branży automotive, aerospace i telecom.
•Pisanie kodu w Python (lub Java/Scala) do transformacji danych, automatyzacji i integracji.
•Optymalizacja wydajności zapytań Spark i zarządzanie klastrami (Cloudera, Databricks).
•Utrzymanie i rozwijanie platform danych opartych na AWS (S3, EMR, Iceberg) lub Azure.
•Współpraca z klientem przy zbieraniu wymagań danych i definiowaniu modeli dimensionalnych.
•Debugowanie i troubleshooting pipeline'ów produkcyjnych, monitorowanie wydajności.
•Przygotowywanie dokumentacji technicznej i prezentacji dla klientów.
•Udział w procesie wyboru technologii i architektury dla nowych projektów.

Więcej o ofercie

Dla kogo jest ta oferta

Profil idealny

Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).

Minimum sensowne

Mid-level Data Engineer z 3 latami komercyjnymi, znający Spark i Python, z podstawami chmury i gotowością do klienckich konsultacji. Osoba, która potrafi samodzielnie prowadzić pipeline'y i komunikować się po angielsku.

Raczej nie dla

Juniorzy bez doświadczenia w Big Data ani chmurze. Osoby szukające stabilnego, jednego produktu i unikające kontaktu z klientem. Inżynierowie, którzy nie chcą pracować z legacy Cloudera (jeśli projekt tego wymaga).

Ocena dopasowania

Junior1/5

Mid4/5

Senior2/5

Hands-on4/5

Architekt2/5

Remote5/5

Enterprise3/5

Pytania do rekrutera

?Do którego z opisanych projektów mam być przypisany na start i jaki jest w nim stos technologiczny?
?Ile osób liczy zespół Data Engineering i jak wygląda podział ról?
?Czy wymagany jest dyżur on-call? Jeśli tak, jak często?
?Jak wygląda proces rekrutacji – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
?Jakie są możliwości przejścia między projektami oraz rozwoju w kierunku MLOps lub architektury?
?Czy w projektach używacie głównie Cloudera on-prem czy chmury (AWS/Azure/Databricks)?
?Czy klienci wymagają podróży służbowych lub spotkań onsite?

Brakujące informacje

−Nie podano, do którego projektu kandydat zostanie przypisany.
−Brak informacji o wielkości zespołu Data Engineering.
−Nie opisano procesu rekrutacji (liczba etapów, zadanie domowe).
−Nie wiadomo, czy wymagane są dyżury on-call.
−Brak szczegółów dotyczących modelu współpracy z klientem (np. częstotliwość spotkań).

Zespół

Wspierający zespół pasjonatów AI i Big Data, płaska struktura i autonomiczna kultura – zachęcają do dzielenia się wiedzą i rozwoju.

🔗Podobne oferty

Oferta w skrócie

15 120 – 21 000PLN / mies.

🏠ZdalnieTryb pracy

📄B2BKontrakt

⏱️Mid · 3+ latDoświadczenie

LokalizacjaWarszawa

Dostępne na 2 portalach

NoFluffJobs

↗