Data Engineer (Spark)
Addepto
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.
Brakuje: nie podano, do którego projektu kandydat zostanie przypisany., brak informacji o wielkości zespołu data engineering..
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.
- ✓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).
- −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.
- •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.
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
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.
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).
- ?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?
- −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).
Wspierający zespół pasjonatów AI i Big Data, płaska struktura i autonomiczna kultura – zachęcają do dzielenia się wiedzą i rozwoju.
Poniżej mediany rynkowej
≈ 90,0–125,0 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Spark. Pełne statystyki zarobków →