Senior Data Engineer (Azure Data Factory)
Addepto
To role inżyniera danych skoncentrowana na budowie i utrzymaniu rozwiązań integracji danych w chmurze Azure, głównie przy użyciu Azure Data Factory i Databricks. Codzienna praca obejmuje projektowanie potoków ADF, monitorowanie, rozwiązywanie problemów i optymalizację procesów ETL/ELT. Współpracujesz z Product Ownerem i Architektem po stronie klienta, aby przełożyć potrzeby biznesowe na rozwiązania techniczne. Rola obejmuje również okazjonalne wsparcie Power BI oraz udział w pipeline'ach CI/CD w Azure DevOps.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani liczby projektów, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
To role inżyniera danych skoncentrowana na budowie i utrzymaniu rozwiązań integracji danych w chmurze Azure, głównie przy użyciu Azure Data Factory i Databricks. Codzienna praca obejmuje projektowanie potoków ADF, monitorowanie, rozwiązywanie problemów i optymalizację procesów ETL/ELT. Współpracujesz z Product Ownerem i Architektem po stronie klienta, aby przełożyć potrzeby biznesowe na rozwiązania techniczne. Rola obejmuje również okazjonalne wsparcie Power BI oraz udział w pipeline'ach CI/CD w Azure DevOps.
- ✓B2B z płatnym urlopem (20 dni)
- ✓Budżet szkoleniowy i możliwość uzyskania certyfikatów Databricks
- ✓Współpraca z globalnymi przedsiębiorstwami (Rolls Royce, Continental)
- ✓Elastyczne godziny pracy
- ✓Pakiety medyczne i sportowe, wsparcie psychoterapeuty
- ✓Płaska struktura i małe zespoły
- !Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie projektów
- !Nie opisano procesu rekrutacyjnego
- !Okazjonalne wsparcie Power BI może odciągać od głównych obowiązków
- !Nie podano, czy wymagane są dyżury on-call lub praca w określonych godzinach
- •Projektowanie i rozwijanie potoków Azure Data Factory (orkiestracja, parametryzacja, wyzwalacze)
- •Konfigurowanie linked services i datasetów w ADF
- •Monitorowanie, diagnozowanie i optymalizacja wydajności potoków ADF
- •Tworzenie i utrzymanie procesów ETL/ELT oraz rozwijanie warstwy data warehouse (Azure SQL Database lub Synapse)
- •Tworzenie komponentów Python (Azure Functions, integracje API, skrypty automatyzacji)
- •Udział w pipeline'ach CI/CD w Azure DevOps (w tym zarządzanie wydaniami i promocją między środowiskami)
- •Okazjonalne wsparcie raportowania w Power BI (tworzenie dashboardów)
- •Współpraca z Product Ownerem i Architektem podczas planowania i dostarczania rozwiązań
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier danych z co najmniej 3-letnim doświadczeniem, który dobrze zna Azure Data Factory i Databricks, potrafi samodzielnie projektować potoki ETL oraz komunikować się z klientem. Posiada praktyczną wiedzę o Pythonie i SQL, ale może mieć mniejsze doświadczenie z DevOps lub Power BI.
Juniorzy bez doświadczenia z Azure Data Factory ani Databricks nie będą rozpatrywani. Osoby preferujące wyłącznie czysty backend bez styku z danymi i klientem również nie odnajdą się w tej roli.
- ?Ile osób liczy zespół Data Engineering i czy są w nim specjaliści tylko od ADF/Databricks?
- ?Jakie jest konkretne zaplecze klienta – branża i skala danych (wielkość hurtowni, liczba potoków)?
- ?Czy okazjonalne raportowanie Power BI to faktycznie sporadyczne zadanie, czy regularna odpowiedzialność?
- ?Jak wygląda proces rekrutacji – ile etapów, czy są zadania domowe lub live coding?
- ?Czy istnieje możliwość wpływu na wybór narzędzi (np. dbt) i architekturę?
- ?Czy w projekcie używane są technologie streamingowe (Kafka, Event Hubs) – w ogłoszeniu pojawia się tag 'Streaming'?
- −Nie podano wielkości zespołu ani liczby projektów
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy istnieje dyżur on-call
- −Nie określono, ile czasu zajmuje wsparcie Power BI w stosunku do głównych zadań
Zespół składa się z pasjonatów AI i Big Data, panuje płaska struktura i małe zespoły, co sprzyja bezpośredniej komunikacji i autonomii.
Na poziomie rynkowym
≈ 125,0–170,0 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →