Lead Data Engineer
Link Group
To rola Lead Data Engineera, który będzie projektować i rozwijać skalowalne platformy danych w chmurze GCP. Oczekuje się zarówno pracy koncepcyjnej (architektura, standardy), jak i ręcznej (budowa pipeline'ów batch/streaming). To połączenie roli architekta, programisty i mentora dla zespołu.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani liczby bezpośrednich podwładnych, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
To rola Lead Data Engineera, który będzie projektować i rozwijać skalowalne platformy danych w chmurze GCP. Oczekuje się zarówno pracy koncepcyjnej (architektura, standardy), jak i ręcznej (budowa pipeline'ów batch/streaming). To połączenie roli architekta, programisty i mentora dla zespołu.
- ✓Widełki wynagrodzenia podane wprost
- ✓Praca w pełni zdalna
- ✓Możliwość kształtowania architektury i standardów
- ✓Wyraźny nacisk na mentoring i przywództwo techniczne
- !Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie projektów
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- !Niejasne, czy firma pracuje nad własnym produktem czy dla klientów
- •Projektowanie architektury danych na GCP i definiowanie standardów inżynieryjnych
- •Budowa i optymalizacja batch'owych i strumieniowych pipeline'ów danych (PySpark, Spark)
- •Mentoring i prowadzenie mniej doświadczonych data engineerów
- •Współpraca z interesariuszami biznesowymi i technicznymi
- •Debugowanie i strojenie wydajnościowe zapytań i przepływów danych
- •Utrzymanie i rozwój infrastruktury danych (Hadoop, Hive, Airflow)
- •Udział w spotkaniach Agile i ciągłe doskonalenie procesów
Stanowisko liderskie — wymaga zarówno doświadczenia technicznego jak i umiejętności zarządzania.
Data Engineer z co najmniej 8-letnim doświadczeniem, który zna dobrze przynajmniej jeden główny ekosystem przetwarzania danych (Spark, Hadoop) i ma praktykę w GCP, ale może nie być jeszcze liderem.
Osoby z mniej niż 8 latami doświadczenia w Data Engineering oraz absolwenci bootcampów. Rola nie jest dla juniorów ani midów, którzy nie mieli styczności z architekturą danych na GCP.
- ?Ile osób liczy zespół data engineering i iloma osobami będę zarządzać?
- ?Czy pracujemy nad własnym produktem czy na projektach klienckich?
- ?Jak wygląda dyżurowanie/on-call – czy jest, jak często?
- ?Jaka jest skala danych (objętość, przepływność)?
- ?Czy są plany migracji lub użycia AI w data pipeline’ach?
- ?Jak dużo czasu zajmuje kodowanie vs spotkania/mentoring?
- ?Jaki jest proces decyzyjny przy wyborze technologii?
- −Nie podano wielkości zespołu ani liczby bezpośrednich podwładnych
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy firma działa produktowo czy projektowo
- −Brak informacji o systemie on-call
Firma stawia na Agile i ciągłe doskonalenie, a w zespole panuje kultura współpracy i dzielenia się wiedzą (mentoring).
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Data engineering. Pełne statystyki zarobków →