GCP Data Engineer
emagine Polska
Rola koncentruje się na budowaniu i utrzymywaniu potoków danych w chmurze Google Cloud Platform (GCP). Inżynier będzie projektować i implementować pipeline'y danych, zarządzać dużymi wolumenami danych, optymalizować wydajność przepływów oraz dbać o jakość danych. Praca w zespole z wykorzystaniem głównie dbt, BigQuery, GCS, Cloud Run, GKE oraz Docker. To stanowisko seniora (5-6 lat doświadczenia) w firmie doradczo-outsourcingowej.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: widełki wynagrodzenia, wielkość zespołu.
Rola koncentruje się na budowaniu i utrzymywaniu potoków danych w chmurze Google Cloud Platform (GCP). Inżynier będzie projektować i implementować pipeline'y danych, zarządzać dużymi wolumenami danych, optymalizować wydajność przepływów oraz dbać o jakość danych. Praca w zespole z wykorzystaniem głównie dbt, BigQuery, GCS, Cloud Run, GKE oraz Docker. To stanowisko seniora (5-6 lat doświadczenia) w firmie doradczo-outsourcingowej.
- ✓Nowoczesny stack: GCP, dbt, BigQuery, GKE, Docker
- ✓Możliwość pracy z dużymi wolumenami danych
- ✓Firma o ugruntowanej pozycji (500+ pracowników)
- !Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze projektu
- !Nie określono zakresu odpowiedzialności za architekturę danych
- !Niejasny podział pomiędzy 'basic knowledge' a 'proficiency' dla niektórych narzędzi
- !Brak informacji o dyżurach on-call
- !Firma outsourcingowa – możliwa rotacja projektów
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i implementacja potoków danych w GCP z użyciem dbt i BigQuery
- •Zarządzanie procesami ingestcji dużych wolumenów danych
- •Monitorowanie i optymalizacja wydajności przepływów danych w Grafanie
- •Współpraca z zespołami deweloperskimi przy doprecyzowywaniu specyfikacji technicznych
- •Utrzymywanie kontenerów Docker i zarządzanie klastrami GKE
- •Korzystanie z Jiry i Confluence do śledzenia zadań i dokumentacji
- •Zapewnianie jakości danych i zgodności ze standardami
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Data engineer z 5+ latami doświadczenia, praktyczną znajomością dbt, BigQuery, GCS, Dockera i GKE oraz podstawową znajomością wymienionych narzędzi (Jira, Confluence, Grafana, Secret Manager, Argo).
Juniorzy data engineering bez doświadczenia w chmurze, osoby preferujące inne chmury (AWS/Azure) bez chęci przejścia na GCP, ani osoby szukające pracy stacjonarnej.
- ?Ile osób liczy zespół data engineering i jaka jest struktura (poziomy doświadczenia)?
- ?Jaki jest konkretny projekt lub klient, do którego poszukiwana jest osoba?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call? Jak często?
- ?Jakie są oczekiwania co do znajomości Argo – czy to tylko podstawy, czy wymagana jest praktyka?
- ?Jaki jest proces rekrutacyjny – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
- ?Czy istnieje możliwość wpływu na wybór narzędzi i architekturę?
- ?Jakie są perspektywy rozwoju w ramach tej roli?
- −Widełki wynagrodzenia
- −Wielkość zespołu
- −Szczegóły projektu lub klienta
- −Proces rekrutacyjny
- −Informacja o ewentualnych dyżurach on-call
- −Dokładny zakres odpowiedzialności architektonicznej