Data Operations Specialist (Python)
Britenet
Rola polega na tworzeniu i utrzymaniu parserów web scrapingowych do pozyskiwania danych ze stron internetowych. Parser to skrypt, który regularnie pobiera dane z określonych stron, a Ty będziesz odpowiedzialny za jego zaprojektowanie, implementację, testowanie i późniejsze utrzymanie. Na co dzień będziesz analizować struktury HTML, pisać kod w Pythonie, monitorować działanie parserów za pomocą Grafany oraz reagować na anomalie. To rola operacyjno-rozwojowa – dużo pracy z istniejącymi rozwiązaniami i szybkim dostosowywaniem do zmian na stronach.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani liczby projektów, brak informacji o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, zadanie domowe).
Tytuł 'Data Operations Specialist' sugeruje bardziej operacyjną rolę, ale w rzeczywistości jest to stanowisko Data Engineer/web scraping developera – głównie pisanie kodu, testowanie i utrzymanie parserów. Nie ma tu typowych operacyjnych zadań jak zarządzanie pipeline'ami czy big data.
Rola polega na tworzeniu i utrzymaniu parserów web scrapingowych do pozyskiwania danych ze stron internetowych. Parser to skrypt, który regularnie pobiera dane z określonych stron, a Ty będziesz odpowiedzialny za jego zaprojektowanie, implementację, testowanie i późniejsze utrzymanie. Na co dzień będziesz analizować struktury HTML, pisać kod w Pythonie, monitorować działanie parserów za pomocą Grafany oraz reagować na anomalie. To rola operacyjno-rozwojowa – dużo pracy z istniejącymi rozwiązaniami i szybkim dostosowywaniem do zmian na stronach.
- ✓Pełna własność nad kodem – od pomysłu do utrzymania, duża autonomia
- ✓Praca w narzędziach takich jak Chrome DevTools, PyCharm, Postman, co sugeruje nowoczesne środowisko
- ✓Stawka B2B 100-110 PLN/h – konkurencyjna dla specjalisty web scrapingu
- ✓Remote – pełna praca zdalna
- !W ogłoszeniu podkreślono 'odporność na monotonię' i 'żmudne i powtarzalne procesy', co może wskazywać na mało zróżnicowane zadania
- !Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie obsługiwanych projektów
- !Nie określono procesu rekrutacyjnego ani liczby etapów
- !Wsparcie 'w godzinach wykonywania projektu' może oznaczać dyżury lub oczekiwanie na szybką reakcję
- •Analiza struktury HTML stron internetowych w Chrome DevTools – szukanie selektorów i identyfikacja danych
- •Pisanie i testowanie parserów w Pythonie (np. z użyciem BeautifulSoup, Scrapy lub innej biblioteki)
- •Konfiguracja i monitorowanie procesów w Kafka (produkcja/konsumpcja wiadomości)
- •Tworzenie i utrzymanie dashboardów w Grafanie do wizualizacji wydajności parserów
- •Wsparcie w godzinach pracy: monitorowanie systemu, diagnozowanie błędów (np. zmiana struktury strony) i szybkie aktualizacje kodu
- •Praca z arkuszami kalkulacyjnymi (Excel/Google Sheets) do analizy danych i raportowania
- •Optymalizacja parserów pod kątem szybkości i niezawodności (np. radzenie sobie z rate-limitingiem)
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Osoba z podstawową znajomością Pythona, która rozumie HTML i DOM, ma doświadczenie w Kafka i Grafanie oraz potrafi pracować z Excelem. Musi być gotowa na żmudną pracę utrzymaniową i szybkie reagowanie na awarie.
Nie dla osób, które szukają innowacyjnych projektów greenfield, unikają powtarzalnych zadań lub oczekują pracy nad nowymi technologiami. Rola wymaga dużej cierpliwości i akceptacji codziennej pracy z legacy parserami.
- ?Ile osób liczy zespół Data Operations i iloma parserami się opiekujecie?
- ?Jak wygląda wsparcie godzinowe – czy są dyżury, czy tylko reakcja w godzinach pracy?
- ?Czy są jakieś standardowe biblioteki Python do scrapingu (BeautifulSoup, Scrapy, Selenium)?
- ?Jak często zmieniają się struktury stron i jaka jest średnia żywotność parsera?
- ?Czy istnieje możliwość rozwoju w stronę bardziej zaawansowanych Data Engineering zadań?
- ?Jaki jest proces decyzyjny przy optymalizacjach – czy mogę samodzielnie wprowadzać zmiany w architekturze?
- −Nie podano wielkości zespołu ani liczby projektów
- −Brak informacji o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, zadanie domowe)
- −Nie wiadomo, czy praca jest na jednym projekcie klienckim, czy na wielu
- −Brak danych o ścieżce kariery i możliwości awansu
- −Nie określono, czy istnieje CI/CD i jakie są standardy testowania
Oczekuje się pełnej odpowiedzialności za kod – osoba dołączająca do zespołu ma autonomię od analizy po wdrożenie i utrzymanie. Zespół prawdopodobnie mały, komunikacja przez Slack i Zoom.
Poniżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →