Senior Data Engineer
Shaped Thoughts
Rola Senior Data Engineer w boutique software house, odpowiedzialnego za budowę i utrzymanie pipeline'ów danych od surowych danych do warstwy semantycznej, a następnie przekształcanie ich w insighty biznesowe. Praca w bliskiej współpracy z senior stakeholderami, z naciskiem na wykorzystanie nowoczesnych narzędzi (Claude Code, Codex) i podejście ciągłego doskonalenia (Kaizen). Stack: SQL, Python, dbt, GCP/AWS.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak informacji o cyklu spotkań na żywo po zatrudnieniu.
Rola Senior Data Engineer w boutique software house, odpowiedzialnego za budowę i utrzymanie pipeline'ów danych od surowych danych do warstwy semantycznej, a następnie przekształcanie ich w insighty biznesowe. Praca w bliskiej współpracy z senior stakeholderami, z naciskiem na wykorzystanie nowoczesnych narzędzi (Claude Code, Codex) i podejście ciągłego doskonalenia (Kaizen). Stack: SQL, Python, dbt, GCP/AWS.
- ✓Otwarta umowa B2B
- ✓Silny, seniorski zespół (średnie doświadczenie 12 lat)
- ✓Autonomia i zaufanie jako kluczowe wartości
- ✓Zachęcanie do korzystania z AI w codziennej pracy
- −Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie projektów
- !Nie podano, jak często odbywają się spotkania na żywo po zatrudnieniu
- !Brak informacji o procesie on-call lub dyżurach
- !Wymagany jest background w ubezpieczeniach/finansach jako nice-to-have – może to sugerować klienta z tej branży
- •Budowa pipeline'ów danych (bronze → silver → gold → semantic layer) w dbt i SQL
- •Optymalizacja złożonych zapytań SQL pod kątem wydajności
- •Współpraca z senior stakeholderami w celu identyfikacji wymagań biznesowych i kształtowania produktu
- •Projektowanie i utrzymanie modeli danych (data modeling)
- •Implementacja i doskonalenie procesów analizy danych z użyciem Claude Code lub Codex
- •Utrzymanie i rozwój infrastruktury danych na GCP i AWS
- •Code review i dzielenie się wiedzą w zespole seniorów
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Doświadczony Data Engineer z około 5 latami w branży, znający SQL, Python i dbt, z podstawami cloud (GCP lub AWS). Musi mieć umiejętność pracy ze stakeholderami i optymalizacji zapytań SQL.
Junior Data Engineer (poniżej 5 lat doświadczenia). Osoby szukające w pełni zdalnej pracy bez żadnych spotkań na żywo (rekrutacja wymaga co najmniej jednego etapu on-site). Ktoś, kto nie chce uczyć się dbt lub nie interesuje się AI-assisted development.
- ?Ile osób liczy zespół danych i jakie role wchodzą w jego skład?
- ?Jak często (po rekrutacji) odbywają się spotkania na żywo / w biurze?
- ?Czy projekt jest dla klienta zewnętrznego, czy wewnętrzny? Jeśli zewnętrzny – jaka jest branża klienta?
- ?Jak wygląda rotacja i proces on-call, jeśli występuje?
- ?Czy istnieje możliwość pracy wyłącznie zdalnej po przejściu rekrutacji, czy spotkania on-site są cykliczne?
- ?Jakie narzędzia AI (Claude Code, Codex) są już używane i jaką rolę odgrywają w codziennej pracy?
- ?Jaki jest poziom skomplikowania pipeline'ów danych – czy dotyczą one głównie batch, czy również streamingu?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak informacji o cyklu spotkań na żywo po zatrudnieniu
- −Nie wiadomo, czy projekt jest wewnętrzny czy dla klienta
- −Brak informacji o procesie on-call
- −Nie określono zakresu odpowiedzialności za infrastrukturę (np. Terraform, Kubernetes)
Zespół seniorów z silną kulturą dzielenia się wiedzą, ciągłego doskonalenia (Kaizen) i asynchronicznej komunikacji. Mimo że praca jest zdalna, zespół spotyka się na żywo, aby budować relacje.
CV screening -> Tech screening (45 min) -> Live coding session (1h) -> Architecture task (1h). Co najmniej jeden etap musi odbyć się stacjonarnie w jednym z miast: Wrocław, Poznań, Katowice, Kraków, Warszawa lub Gdańsk. Nie wolno używać asystentów AI podczas rekrutacji.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię SQL. Pełne statystyki zarobków →