Pomiń do treści
Logo firmy Sii

Data Engineer with AWS – fintech sector (f/m/x)

Sii

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🏠ZdalnieTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Senior · 5+ latDoświadczenie
LokalizacjaWarszawa
Dostępne na 2 portalach
Aktywna
Opublikowano1 czerwca 2026
Ostatnio sprawdzono1 czerwca 2026
Wygasa za72 dni
Werdykt JobHunt

Rola Data Engineera w fintechowym scale-upie z Kopenhagi, realizowana przez Sii (outsourcing). Będziesz budować produkcyjne pipeline'y danych niskiego opóźnienia na AWS, zasilające warstwę serwisową dostępną dla klientów. To nie jest analityka batchowa – pracujesz na granicy Data i Product Engineering, z naciskiem na niezawodność, SLO i obsługę zdarzeń w czasie rzeczywistym/near-real-time. Będziesz współpracować z backendem i product engineeringiem, uczestniczyć w migracji do Kafki oraz dbać o kontrakty danych.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

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

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
PythonAmazon AWSData StreamingApache KafkaDatabricks
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Data Engineer

Rola Data Engineera w fintechowym scale-upie z Kopenhagi, realizowana przez Sii (outsourcing). Będziesz budować produkcyjne pipeline'y danych niskiego opóźnienia na AWS, zasilające warstwę serwisową dostępną dla klientów. To nie jest analityka batchowa – pracujesz na granicy Data i Product Engineering, z naciskiem na niezawodność, SLO i obsługę zdarzeń w czasie rzeczywistym/near-real-time. Będziesz współpracować z backendem i product engineeringiem, uczestniczyć w migracji do Kafki oraz dbać o kontrakty danych.

Plusy
  • Długoterminowy projekt z wiodącym fintech scale-upem (40k+ organizacji)
  • Nowoczesna architektura event-driven i real-time – interesujące technologicznie
  • Praca zdalna z Polski na B2B
  • Rola ma wpływ na produkt (customer-facing), nie tylko back-office
Na co uważać
  • !Praca przez Sii (outsourcing) – nie bezpośrednio u fintechu
  • !Brak informacji o wielkości zespołu i procesie rekrutacyjnym
  • !Nie określono, czy wymagane są dyżury on-call
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Budowanie i utrzymanie produkcyjnych pipeline'ów danych na AWS (S3, Glue, Lambda, Step Functions) dla warstwy serwisowej produktu
  • Udział w projektowaniu i wdrażaniu infrastruktury eventowej z użyciem Kafki (migracja, kontrakty danych)
  • Monitorowanie niezawodności pipeline'ów i reagowanie na incydenty w trybie odpowiednim dla systemów klienckich
  • Ścisła współpraca z zespołami backendowymi i product engineeringu w celu dostarczania danych w czasie rzeczywistym
  • Definiowanie SLO i metryk dla pipeline'ów danych oraz utrzymanie alertów
  • Praca nad schematami danych i ewolucją kontraktów – zrozumienie wpływu zmian na usługi downstream
  • Uczestnictwo w code review i projektowaniu architektury danych z naciskiem na skalowalność i niskie opóźnienie
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Data Engineer z 5-letnim doświadczeniem w AWS i Pythonie, który zna streaming (Kafka) i pracował w regulowanym środowisku. Potrafi samodzielnie utrzymywać pipeline'y i uczestniczyć w migracji do Kafki, ale może jeszcze nie miał pełnej odpowiedzialności za SLO.

Raczej nie dla

Nie dla osób z mniej niż 5 latami doświadczenia w Data Engineering, bez ugruntowanej wiedzy o AWS i streamingu, ani dla kandydatów szukających pracy wyłącznie w analityce batchowej.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid2/5
Senior5/5
Hands-on5/5
Architekt2/5
Remote5/5
Enterprise3/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile osób liczy zespół Data Engineerów i jak jest zorganizowany?
  • ?Czy pracujemy bezpośrednio z zespołem klienta, czy przez Sii jako warstwę?
  • ?Jak wygląda proces on-call / reagowania na incydenty poza godzinami pracy?
  • ?Czy istnieje budżet szkoleniowy lub możliwość udziału w konferencjach?
  • ?Jaki jest harmonogram migracji do Kafki i czy to jedyne zadanie na start?
  • ?Czy w projekcie używane są również inne narzędzia (np. Databricks)?
Brakujące informacje
  • Nie podano wielkości zespołu ani struktury
  • Brak opisu procesu rekrutacyjnego
  • Nie wiadomo, czy wymagane są dyżury on-call i z jaką częstotliwością
  • Brak informacji o budżecie szkoleniowym
Zespół

Praca w zespole Data/Product Engineering na styku z backendem, w środowisku fintechowym o wysokich wymaganiach niezawodnościowych. Kultura oparta na współpracy i odpowiedzialności za systemy klienckie.

🔗Podobne oferty