Regular Scala Developer
Luxoft DXC
To rola Data Engineera w branży finansowej, skupiona na analityce ryzyka rynkowego. Będziesz budować skalowalne pipeline'y przetwarzania dużych wolumenów danych przy użyciu Scala, Spark i chmury (AWS/Azure). Praca w zespole agile, ścisła współpraca z data scientistami i interesariuszami biznesowymi. Główne zadania: projektowanie, rozwijanie i utrzymanie potoków danych, optymalizacja wydajności, wdrażanie na produkcję oraz code review.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak informacji o konkretnym kliencie lub projekcie.
To rola Data Engineera w branży finansowej, skupiona na analityce ryzyka rynkowego. Będziesz budować skalowalne pipeline'y przetwarzania dużych wolumenów danych przy użyciu Scala, Spark i chmury (AWS/Azure). Praca w zespole agile, ścisła współpraca z data scientistami i interesariuszami biznesowymi. Główne zadania: projektowanie, rozwijanie i utrzymanie potoków danych, optymalizacja wydajności, wdrażanie na produkcję oraz code review.
- ✓W pełni zdalna praca
- ✓Ciekawa domena finansowa — analityka ryzyka rynkowego
- ✓Możliwość mentoringu i dzielenia się wiedzą
- ✓Nowoczesny stack big data (Spark, Hive, Impala, chmura)
- !Brak informacji o konkretnym kliencie/projekcie — Luxoft to outsourcing, możliwa praca u klienta zewnętrznego
- !Nieznany rozmiar zespołu
- !W opisie brak on-call lub dyżurów — warto dopytać
- !Widełki nie podane (ale strukturalne pokazują 'other' jako kontrakt)
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i implementacja pipeline'ów danych w Scala i Spark do przetwarzania danych rynkowych
- •Optymalizacja zapytań Hive/Impala i jobów Spark pod kątem wydajności i kosztów
- •Implementacja mechanizmów walidacji i monitorowania jakości danych
- •Wdrażanie rozwiązań big data w chmurze (AWS/Azure) z użyciem DevOps i automatyzacji
- •Code review i pisanie testów jednostkowych dla kodu Scala/Spark
- •Współpraca z DevOps przy automatyzacji deploymentów i utrzymaniu środowisk produkcyjnych
- •Analiza wymagań biznesowych i tłumaczenie ich na rozwiązania techniczne
- •Mentoring juniorów i dzielenie się wiedzą w zespole
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Inżynier z ok. 3 latami doświadczenia w big data, potrafiący samodzielnie pisać i optymalizować joby Spark w Scala, znający podstawy Hadoop/Hive/Impala i jedną z chmur publicznych.
Osoby bez doświadczenia w Scala i Spark, juniorzy z mniej niż 3 latami w big data, ani osoby szukające roli czysto backendowej bez przetwarzania danych.
- ?Czy projekt jest dla konkretnego klienta, czy wewnętrzny?
- ?Jaka jest wielkość zespołu i struktura?
- ?Która chmura jest głównie używana — AWS czy Azure?
- ?Jakie są główne wyzwania techniczne w obecnym systemie?
- ?Czy są dyżury on-call i jak często?
- ?Jaki jest stosunek pracy nad nowymi funkcjonalnościami do utrzymania istniejących systemów?
- ?Czy istnieje możliwość wpływu na wybór narzędzi i architekturę?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak informacji o konkretnym kliencie lub projekcie
- −Nie wiadomo, czy jest on-call
- −Brak opisu benefitów (poza standardowymi)
- −Nieznany proces rekrutacyjny
Agile squad z cross-funkcjonalnymi zespołami, nacisk na współpracę z data scientistami i interesariuszami biznesowymi. Wspieranie juniorów i dzielenie się wiedzą.