Senior Data Engineer
Samsung Food
Rola Senior Data Engineer w zespole Data Platform Samsung Food. Będziesz budować i rozwijać platformę danych dla aplikacji Samsung Food (dawniej Whisk) – produktu z zakresu jedzenia, zdrowia i spersonalizowanych rekomendacji. Na co dzień projektujesz skalowalne potoki danych (batch i streaming), modelujesz dane metodą Kimball, optymalizujesz ClickHouse, używasz dbt do transformacji, Airflow do orkiestracji, Kafka do zdarzeń, a wszystko działa na Kubernetes. To rola indywidualnego kontrybutora, ale z elementami przywództwa technicznego: mentoring, standardy, architektura.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: wielkość zespołu data platform, proces rekrutacyjny (liczba etapów, zadanie domowe?).
Rola Senior Data Engineer w zespole Data Platform Samsung Food. Będziesz budować i rozwijać platformę danych dla aplikacji Samsung Food (dawniej Whisk) – produktu z zakresu jedzenia, zdrowia i spersonalizowanych rekomendacji. Na co dzień projektujesz skalowalne potoki danych (batch i streaming), modelujesz dane metodą Kimball, optymalizujesz ClickHouse, używasz dbt do transformacji, Airflow do orkiestracji, Kafka do zdarzeń, a wszystko działa na Kubernetes. To rola indywidualnego kontrybutora, ale z elementami przywództwa technicznego: mentoring, standardy, architektura.
- ✓Remote-first – w pełni zdalna praca
- ✓Połączenie startupowej zwinności z skalą Samsung Electronics
- ✓Nowoczesny stack: dbt, ClickHouse, Kafka, Kubernetes
- ✓Rola o wysokim wpływie – kształtowanie platformy od podstaw
- ✓Otwartość na innowacje (AI w inżynierii)
- −Wymóg 'experience using AI-assisted development tools' i 'interest in deploying AI agents' może być nowym buzzwordem – warto doprecyzować, co konkretnie oznaczają.
- −Fast-moving environment' bez dodatkowego kontekstu może sugerować presję czasową.
- !Brak widełek wynagrodzenia
- !Typ kontraktu 'other' – niejasne, czy B2B, UoP czy coś innego
- !Nie opisano procesu rekrutacyjnego ani liczby etapów
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i wdrażanie potoków danych batch/streaming w Python, SQL, Airflow, Kafka, dbt
- •Tworzenie i utrzymywanie warstw transformacji w dbt z testowaniem i dokumentacją
- •Optymalizacja schematów i wydajności zapytań w ClickHouse
- •Utrzymywanie i rozwijanie orkiestracji, obserwowalności i jakości danych na Kubernetes
- •Wprowadzanie i egzekwowanie standardów inżynieryjnych (testowanie, CI/CD, wersjonowanie)
- •Współpraca z PM, analitykami i innymi inżynierami w celu zrozumienia potrzeb biznesowych
- •Prowadzenie mentorstwa i podnoszenie jakości data engineering w zespole
- •Wdrażanie zasad data governance (jakość, pochodzenie, metadane)
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Osoba z co najmniej 4 latami w data engineering, solidną znajomością Pythona i SQL, doświadczeniem z Airflow i dbt, podstawową znajomością ClickHouse i Kafki, która jest w stanie szybko uzupełnić braki w Kubernetes.
Nie dla osób z mniej niż 4 latami doświadczenia w data engineering, ani dla tych, którzy wolą unikać Pythona/SQL/Airflow, lub szukają roli czysto zarządczej bez kodowania.
- ?Ile osób liczy zespół Data Platform i w jakich strefach czasowych pracujecie?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call? Jeśli tak, jak często?
- ?Jakie konkretnie narzędzia AI-assisted development są używane?
- ?Jaki jest stosunek pracy nad nowymi funkcjonalnościami do utrzymania istniejących systemów?
- ?Jak mierzycie sukces w tej roli?
- ?Czy są plany migracji z ClickHouse na coś innego?
- ?Jaki jest proces wdrożeniowy i jak wygląda onboarding nowej osoby?
- −Wielkość zespołu Data Platform
- −Proces rekrutacyjny (liczba etapów, zadanie domowe?)
- −Oczekiwania co do dyżurów on-call
- −Szczegóły dotyczące kontraktu (B2B/UoP?)
- −Budżet szkoleniowy lub konferencyjny
Zdalny zespół liczący ponad 100 osób w 30+ krajach, kładący nacisk na wysokie standardy, autonomię i współpracę. Kultura oparta na odpowiedzialności, jasności i innowacji.