Senior Data Engineer
4soft
Rola Senior Data Engineera w firmie 4soft, pracującego dla klienta – globalnego lidera w analityce blockchain. Będziesz projektować, budować i utrzymywać rozproszone systemy danych przetwarzające ogromne zbiory danych blockchain i off-chain. To rola łącząca architekturę (projektowanie skalowalnych rozwiązań) z pracą hands-on (implementacja pipeline'ów w Spark/Scala na Databricks w chmurze AWS). Oczekuje się również mentoringu młodszych inżynierów i współpracy z analitykami oraz product managerami.
Brakuje: nie podano liczby osób w zespole., brak informacji o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, zadanie domowe, live coding)..
Rola Senior Data Engineera w firmie 4soft, pracującego dla klienta – globalnego lidera w analityce blockchain. Będziesz projektować, budować i utrzymywać rozproszone systemy danych przetwarzające ogromne zbiory danych blockchain i off-chain. To rola łącząca architekturę (projektowanie skalowalnych rozwiązań) z pracą hands-on (implementacja pipeline'ów w Spark/Scala na Databricks w chmurze AWS). Oczekuje się również mentoringu młodszych inżynierów i współpracy z analitykami oraz product managerami.
- ✓Dedykowany budżet na szkolenia i wellbeing (wprost wymieniony).
- ✓W 100% zdalnie – pełna elastyczność.
- ✓Stabilna, długoterminowa współpraca (firma istnieje 10+ lat).
- ✓Zintegrowany zespół z regularnymi wyjazdami i aktywnościami integracyjnymi.
- !Wymóg polskiego B2 wskazuje, że komunikacja w zespole jest po polsku, co może być ograniczeniem dla obcokrajowców.
- !Brak informacji o procesie rekrutacyjnym i liczbie etapów.
- •Projektowanie i implementacja skalowalnych, rozproszonych pipeline'ów danych batch i streaming przy użyciu Spark i Databricks na AWS.
- •Pisanie i code review kodu w Scali (z naciskiem na programowanie funkcyjne) oraz zarządzanie konfiguracją w Terraform i Kubernetes.
- •Optymalizacja wydajności, kosztów i niezawodności infrastruktury danych (monitoring, obserwowalność).
- •Eksploracja i wdrażanie nowych narzędzi (orkiestracja, rozwiązania cloud-native) w celu poprawy skalowalności.
- •Uczestnictwo w inicjatywach cross-zespołowych (np. poprawa niezawodności, efektywności kosztowej całej platformy).
- •Mentoring inżynierów, prowadzenie spotkań technicznych i promowanie dobrych praktyk.
- •Współpraca z product managerami, data scientistami i analitykami w celu budowania funkcji dla klientów.
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid-level Data Engineer z solidną praktyką w Spark i Scali, który pracował w chmurze (AWS) i zna podstawy programowania funkcyjnego. Musi mieć doświadczenie w budowie pipeline'ów danych i być gotowy do rozwoju w kierunku architektury rozproszonej.
Nie dla juniorów – oferta wymaga samodzielności w projektowaniu systemów i mentoringu. Nie dla osób bez doświadczenia w Spark/Scala i chmurze.
- ?Jak liczny jest zespół data engineerów, w którym będę pracować?
- ?Jak wygląda dyżurowanie (on-call) – czy jest rotacyjne i jak często?
- ?Czy istnieje możliwość wpływu na wybór narzędzi (np. między Databricks a własnym klastrem Spark)?
- ?Jaki procent czasu poświęcam na architekturę, a jaki na implementację?
- ?Czy w zespole są już osoby z doświadczeniem w programowaniu funkcyjnym w Scali?
- ?Jak wygląda proces decyzyjny dotyczący kosztów infrastruktury chmurowej?
- ?Czy istnieje możliwość pracy z najnowszymi wersjami Spark/Databricks, czy raczej utrzymanie legacy?
- ?Jaki jest model współpracy z klientem zewnętrznym (kontakt bezpośredni czy przez PO)?
- −Nie podano liczby osób w zespole.
- −Brak informacji o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, zadanie domowe, live coding).
- −Nie wiadomo, czy rola wiąże się z dyżurami on-call.
- −Brak informacji o budżecie szkoleniowym poza ogólnym 'training budget' (konkretna kwota?).
Transparentna kultura, nacisk na zespół pasjonatów, regularne integracje (gry, wyjazdy, go-karty) – atmosfera przyjazna i nieformalna.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Spark. Pełne statystyki zarobków →