Senior Data Engineer
Michael Page
Rola koncentruje się na budowaniu skalowalnych pipeline'ów ETL dla systemów analitycznych w dużej firmie z sektora usług profesjonalnych. Obejmuje zarówno przetwarzanie strumieniowe i batchowe, jak i modelowanie danych w architekturze multi-tenant, optymalizację zapytań OLAP oraz zapewnienie zgodności z SOC2 i GDPR. Praca zdalna, z naciskiem na produkcyjne środowiska danych.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani liczby inżynierów danych, brak informacji o dyżurach on-call.
Rola koncentruje się na budowaniu skalowalnych pipeline'ów ETL dla systemów analitycznych w dużej firmie z sektora usług profesjonalnych. Obejmuje zarówno przetwarzanie strumieniowe i batchowe, jak i modelowanie danych w architekturze multi-tenant, optymalizację zapytań OLAP oraz zapewnienie zgodności z SOC2 i GDPR. Praca zdalna, z naciskiem na produkcyjne środowiska danych.
- ✓26 dni urlopu, elastyczne święta, dodatek wellness i płatny urlop rodzicielski
- ✓Opcje na akcje (equity)
- ✓Budżet na rozwój zawodowy i czesne, dopłaty do telefonu, internetu i wyposażenia home office
- ✓Program szkoleniowy i platforma edukacyjna od pierwszego dnia
- !Ogłoszenie przez agencję rekrutacyjną (Michael Page) – rzeczywisty klient i kultura nieznane
- !Brak konkretnej nazwy klienta – 'duża organizacja z sektora usług profesjonalnych' jest bardzo ogólna
- !Nie podano wielkości zespołu ani struktury raportowania
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i implementacja skalowalnych pipeline'ów ETL z systemów transakcyjnych do hurtowni danych
- •Tworzenie systemów pozyskiwania danych w czasie rzeczywistym i batchowym (media społecznościowe, kampanie, metryki użytkowników)
- •Modelowanie danych multi-tenant z izolacją partycji i strategiami partycjonowania
- •Optymalizacja zapytań analitycznych dla szybkich dashboardów (sub-second)
- •Implementacja walidacji jakości danych, frameworków testowych, monitoringu i alertów
- •Projektowanie dostępu do danych z użyciem RLS i RBAC
- •Tworzenie zagregowanych widoków i materializowanych widoków dla raportowania
- •Współpraca z zespołami BI i integracja z platformami embedded analytics
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Data Engineer z co najmniej 4-letnim doświadczeniem w produkcji, silnym SQL i Pythonem, zaznajomiony z ETL i OLAP, ale bez wymaganych 5 lat – może aplikować, jeśli reszta wymagań jest spełniona.
Nie dla juniorów ani osób poniżej 3-4 lat doświadczenia w Data Engineering w środowisku produkcyjnym. Rola wymaga samodzielności w projektowaniu skalowalnych rozwiązań.
- ?Jaki jest konkretny klient i branża, w której działa?
- ?Ile osób liczy zespół Data Engineering i jak wygląda struktura?
- ?Czy istnieje dyżur on-call i jaka jest jego częstotliwość?
- ?Jakie narzędzia BI są używane (np. Looker, Tableau, Power BI)?
- ?Czy stosowane są technologie takie jak dbt w produkcji i jaka jest dojrzałość data stacku?
- ?Jak wygląda proces wdrożenia nowego członka zespołu?
- −Nie podano wielkości zespołu ani liczby inżynierów danych
- −Brak informacji o dyżurach on-call
- −Nie sprecyzowano konkretnych narzędzi BI ani platformy embedded analytics
- −Brak opisu procesu rekrutacji (liczba etapów, zadanie domowe itp.)
Praca w środowisku utalentowanych, współpracujących i przyjaznych osób, z naciskiem na rozwój poprzez platformę szkoleniową. Oferuje elastyczność i wsparcie w zakresie work-life balance.