Senior Cloud Data Engineer (AWS GCP Databricks)
Future Processing
Rola dla doświadczonego inżyniera danych, który będzie budować i utrzymywać platformy analityczne w chmurze (AWS, GCP, Databricks) dla międzynarodowego klienta z sektora medialno-broadcastingowego. Odpowiedzialność obejmuje pełny cykl życia rozwiązań danych – od analizy wymagań, przez projektowanie i implementację pipeline'ów ETL/ELT (PySpark, Airflow), po optymalizację i dokumentację. Praca w zespole, z naciskiem na autonomię i realny wpływ na architekturę.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak informacji o dyżurach on-call.
Rola dla doświadczonego inżyniera danych, który będzie budować i utrzymywać platformy analityczne w chmurze (AWS, GCP, Databricks) dla międzynarodowego klienta z sektora medialno-broadcastingowego. Odpowiedzialność obejmuje pełny cykl życia rozwiązań danych – od analizy wymagań, przez projektowanie i implementację pipeline'ów ETL/ELT (PySpark, Airflow), po optymalizację i dokumentację. Praca w zespole, z naciskiem na autonomię i realny wpływ na architekturę.
- ✓Opłacane certyfikacje i szkolenia chmurowe (AWS, Microsoft, Databricks Academy)
- ✓Narzędzia AI dostępne dla każdego od pierwszego dnia
- ✓Merytoryczny feedback po zakończeniu rekrutacji
- ✓Możliwość 100% pracy zdalnej
- ✓Społeczność ekspertów i wsparcie architektów systemowych
- !Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie osób
- !Nie określono, czy obowiązuje dyżur on-call
- !Szeroki zakres wymaganych technologii może świadczyć o wysokich oczekiwaniach
- !Nie podano szczegółów procesu rekrutacyjnego
- •Tworzenie i utrzymanie pipeline'ów ETL/ELT w chmurze (AWS/GCP/Databricks)
- •Programowanie w Python z Pandas/NumPy oraz PySpark do przetwarzania danych
- •Projektowanie i optymalizacja rozwiązań data engineering z użyciem Apache Airflow
- •Zarządzanie infrastrukturą jako kod za pomocą Terraform
- •Współpraca z zespołem nad architekturą i decyzjami technicznymi
- •Tworzenie dokumentacji technicznej i analiza wymagań klienta
- •Testowanie i optymalizacja wydajności rozwiązań danych
- •Używanie CI/CD (Azure DevOps) do automatyzacji wdrożeń
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier danych z 5-letnim stażem w IT, z minimalnym 3,5-letnim doświadczeniem w AWS (projekty produkcyjne) i podstawową znajomością GCP, Databricks oraz PySpark. Potrafi samodzielnie tworzyć pipeline'y ETL i zarządzać infrastrukturą jako kod.
Nie dla juniorów ani mid-level z mniej niż 5 latami doświadczenia w IT lub bez solidnego backgroundu w chmurze AWS i danych. Rola wymaga zaawansowanej wiedzy w wielu technologiach – nie dla osób bez praktyki w PySpark, Terraform czy CI/CD.
- ?Ile osób liczy zespół, w którym będę pracować?
- ?Czy jest dyżur on-call i jak często?
- ?Jaki jest obecny stan projektu – greenfield czy rozwijamy istniejącą platformę?
- ?Jak konkretnie wykorzystujemy Generative AI w codziennej pracy?
- ?Jakie są kroki rekrutacyjne?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak informacji o dyżurach on-call
- −Nie opisano procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadania)
Autonomiczne środowisko z dużym wpływem na projekty, wspierane przez społeczność ekspertów i merytoryczny feedback.
Na poziomie rynkowym
≈ 133,0–196,0 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię AWS. Pełne statystyki zarobków →