Principal Data Engineer (PST Overlap)
Appliscale
To rola Principal Data Engineer w zespole Data Foundations dużego studia gier (MOBA/FPS). Będziesz projektować i budować skalowalne pipeline'y ETL oraz modele danych w chmurze AWS przy użyciu Databricks, Spark, DBT i Airflow. Praca jest w pełni zdalna, ale wymaga dostępności popołudniowo-wieczorowej (PST overlap) ze względu na zespół na Zachodnim Wybrzeżu USA. To stanowisko techniczno-liderskie – będziesz odpowiadać za architekturę danych, optymalizację kosztów, governance (GDPR/CCPA) oraz mentoring innych inżynierów.
Brakuje: nie podano liczby osób w zespole data foundations, nie opisano procesu rekrutacyjnego (etapy, zadania domowe).
To rola Principal Data Engineer w zespole Data Foundations dużego studia gier (MOBA/FPS). Będziesz projektować i budować skalowalne pipeline'y ETL oraz modele danych w chmurze AWS przy użyciu Databricks, Spark, DBT i Airflow. Praca jest w pełni zdalna, ale wymaga dostępności popołudniowo-wieczorowej (PST overlap) ze względu na zespół na Zachodnim Wybrzeżu USA. To stanowisko techniczno-liderskie – będziesz odpowiadać za architekturę danych, optymalizację kosztów, governance (GDPR/CCPA) oraz mentoring innych inżynierów.
- ✓Praca dla znanego studia gier (duży klient)
- ✓Nowoczesny stack: Databricks, DBT, Airflow, Spark, AWS
- ✓Rola z wpływem na architekturę i standardy inżynieryjne
- ✓Możliwość mentorowania i kształtowania zespołu
- −Wymóg dostępności popołudniowo-wieczornej (PST overlap) może być uciążliwy dla osób z Europy
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- !Nieznana wielkość zespołu Data Foundations
- !Rola przez agencję (Appliscale) – możliwe mniejsze bezpośrednie zaangażowanie w kulturę klienta
- !Brak wzmianki o dyżurach on-call
- •Projektowanie i implementacja skalowalnych pipeline'ów ETL w PySpark/Databricks
- •Tworzenie i optymalizacja modeli danych w DBT (Data Build Tool)
- •Automatyzacja przepływów danych i monitorowanie w Airflow (Astronomer)
- •Optymalizacja wydajności zapytań i rozwiązywanie wąskich gardeł w pipeline'ach
- •Wdrażanie narzędzi do monitorowania jakości danych (Monte Carlo Data) i obserwowalności (Datadog)
- •Współpraca z product managerami, analitykami i inżynierami w celu definiowania wymagań danych
- •Zapewnianie zgodności z regulacjami (GDPR, CCPA) i utrzymanie governance danych
- •Mentoring i recenzowanie kodu innych inżynierów danych
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier danych z minimum 8 latami doświadczenia, biegły w Python, DBT, Airflow i PySpark, z komercyjnym użyciem Databricks i AWS. Osoba musi być dostępna na spotkania w godzinach popołudniowo-wieczornych czasu polskiego (PST overlap).
Juniorzy i mid-level data engineerowie z mniej niż 8 latami doświadczenia. Osoby niechętne do pracy w modelu zdalnym z koniecznością dostosowania do strefy czasowej USA (PST). Kandydaci szukający wyłącznie pracy w pełni europejskich godzinach.
- ?Ile osób liczy zespół Data Foundations i jak jest zorganizowany?
- ?Jak wygląda typowy tydzień pod kątem liczby spotkań w godzinach PST?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call? Jeśli tak, jaka jest ich częstotliwość?
- ?Jakie są możliwości rozwoju i budżet szkoleniowy?
- ?Czy są jakieś narzucone toolchainy, czy zespół ma autonomię w wyborze narzędzi?
- ?Jak wygląda proces onboardingu i współpracy z zespołem w USA?
- −Nie podano liczby osób w zespole Data Foundations
- −Nie opisano procesu rekrutacyjnego (etapy, zadania domowe)
- −Brak wzmianki o budżecie szkoleniowym lub konferencyjnym
- −Nie określono oczekiwanej liczby spotkań tygodniowo w PST
Zespół Data Foundations jest interdyscyplinarny, współpracuje z product managerami, analitykami i inżynierami. Kładzie nacisk na jakość danych, governance i ciągłe doskonalenie procesów. Praca zdalna z silną orientacją na wyniki i automatyzację.