Senior Data Engineer (GCP)
TQLO
Rola koncentruje się na budowie i rozwoju skalowalnych platform danych w chmurze GCP, z elementami Machine Learning i Generative AI. Będziesz projektować i optymalizować procesy przetwarzania danych (ETL/ELT), integrować źródła poprzez Python i REST API, oraz wspierać wdrożenia modeli ML. To stanowisko dla doświadczonego Data Engineera, który chce pracować z danymi w kontekście AI, ale nie jest to rola ML Engineera – główny nacisk na inżynierię danych.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani struktury organizacyjnej, brak informacji o tym, czy praca jest na jednym projekcie czy rotacyjnie.
Rola koncentruje się na budowie i rozwoju skalowalnych platform danych w chmurze GCP, z elementami Machine Learning i Generative AI. Będziesz projektować i optymalizować procesy przetwarzania danych (ETL/ELT), integrować źródła poprzez Python i REST API, oraz wspierać wdrożenia modeli ML. To stanowisko dla doświadczonego Data Engineera, który chce pracować z danymi w kontekście AI, ale nie jest to rola ML Engineera – główny nacisk na inżynierię danych.
- ✓100% zdalny model z okazjonalnymi spotkaniami (średnio raz na 2 miesiące) – realna elastyczność
- ✓Możliwość wpływu na architekturę danych i wybór technologii
- ✓Projekt łączący Data Engineering, ML i GenAI – ciekawe technologicznie wyzwanie
- ✓Międzynarodowe środowisko z ekspertami – szansa na rozwój i wymianę wiedzy
- −Agencja rekrutacyjna (TQLO) – nie wiadomo, który konkretnie klient i jakie są warunki u klienta (środowisko, zespół, długość projektu)
- !Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie projektów
- !Nie podano, czy praca jest tylko w jednym projekcie, czy rotacyjnie
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- •Projektowanie i rozwijanie pipeline'ów danych w Pythonie na GCP (BigQuery, Cloud Storage, itp.)
- •Integracja danych z różnych źródeł z wykorzystaniem REST API
- •Optymalizacja procesów przetwarzania danych pod kątem wydajności i skalowalności
- •Przygotowywanie i modelowanie danych na potrzeby analityki i rozwiązań ML
- •Monitorowanie i utrzymanie procesów produkcyjnych w środowisku chmurowym
- •Wsparcie przy wdrażaniu modeli ML (wersjonowanie, monitorowanie, MLflow)
- •Współpraca z zespołami analitycznymi i biznesowymi przy definiowaniu wymagań
- •Uczestnictwo w rozwoju rozwiązań z LLM i RAG (architektura, integracja)
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier danych z ok. 4-letnim doświadczeniem, solidną znajomością Pythona i praktyką w GCP lub Microsoft Fabric, potrafiący samodzielnie prowadzić inicjatywy data-driven.
Osoby z mniej niż 4 latami doświadczenia w Data Engineering, bez praktycznej znajomości chmury (GCP/Fabric) lub bez solidnego Pythona. Juniorzy i mid-level z linią w stronę analityki (bez inżynierii) raczej nie pasują.
- ?Jaki jest konkretny klient i w jakiej branży działa?
- ?Ile osób liczy zespół data engineering i jak jest zorganizowany?
- ?Czy projekt jest długoterminowy (stały) czy czasowy?
- ?Jakie są główne źródła danych i ich skala (objętość)?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call?
- ?Jak wygląda onboarding – czy jest okres wdrożeniowy?
- ?Czy istnieje budżet szkoleniowy na certyfikacje GCP lub kursy ML?
- ?Jakie narzędzia CI/CD i monitoringowe są używane?
- −Nie podano wielkości zespołu ani struktury organizacyjnej
- −Brak informacji o tym, czy praca jest na jednym projekcie czy rotacyjnie
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie, termin)
- −Nie wiadomo, czy klient zapewnia sprzęt (laptop) i jakieś dodatkowe benefity poza stawką
Międzynarodowe środowisko oparte na wymianie wiedzy, eksperckie podejście i współpraca z analitykami oraz biznesem. Praca zdalna z okazjonalnymi spotkaniami w Warszawie.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →