Data Engineer (h/f)
emagine
Rola Data Engineera w firmie przechodzącej transformację z hardware na software w sektorze rozwiązań płatniczych. Odpowiedzialność obejmuje definiowanie struktur danych, budowę i zarządzanie pipeline'ami ETL, implementację rozwiązań storage (Amazon Redshift, AWS S3 z Databricks, NoSQL) oraz współpracę z data scientistami i analitykami. Praca hybrydowa w Suresnes (2 dni zdalnie tygodniowo), długoterminowy kontrakt (3 lata). Stack technologiczny: Python, Java (Spring), Spark, Databricks, AWS.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano widełek wynagrodzenia, nie podano wielkości zespołu.
Rola Data Engineera w firmie przechodzącej transformację z hardware na software w sektorze rozwiązań płatniczych. Odpowiedzialność obejmuje definiowanie struktur danych, budowę i zarządzanie pipeline'ami ETL, implementację rozwiązań storage (Amazon Redshift, AWS S3 z Databricks, NoSQL) oraz współpracę z data scientistami i analitykami. Praca hybrydowa w Suresnes (2 dni zdalnie tygodniowo), długoterminowy kontrakt (3 lata). Stack technologiczny: Python, Java (Spring), Spark, Databricks, AWS.
- ✓Możliwość eksperymentowania z nowymi technologiami w celu ulepszenia infrastruktury danych
- ✓Długoterminowy kontrakt (3 lata) zapewniający stabilność
- ✓Firma w trakcie transformacji z hardware na software – szansa na realny wpływ na architekturę
- !Brak informacji o widełkach wynagrodzenia
- !Praca przez agencję – emagine Polska może delegować do klienta zewnętrznego
- !Nie podano wielkości zespołu ani struktury organizacyjnej
- !Brak informacji o dyżurach on-call lub monitoringu produkcji
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Definiowanie i analiza struktur danych we współpracy z zespołami biznesowymi
- •Projektowanie, budowa i utrzymanie pipeline'ów ETL w Databricks i Spark
- •Implementacja rozwiązań storage: hurtownie danych (Redshift), data lakes (S3/Databricks) i bazy NoSQL
- •Monitorowanie pipeline'ów danych i zapewnianie niezawodności produkcji
- •Współpraca z data scientistami i analitykami w celu identyfikacji wymagań danych
- •Eksperymentowanie z nowymi technologiami danych w celu optymalizacji infrastruktury
- •Pisanie i utrzymanie kodu w Pythonie i Javie (Spring Boot)
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Osoba z 4 latami doświadczenia jako data engineer, znająca Pythona i Javę, z podstawowym doświadczeniem w Databricks/Spark i AWS, pracująca w Agile. Brak Scali nie dyskwalifikuje.
Kandydaci z mniej niż 4 latami doświadczenia w data engineering, bez znajomości Pythona i Javy, bez doświadczenia z AWS lub Databricks/Spark. Juniorzy i midowie z małym stażem raczej nie przejdą rekrutacji.
- ?Jaki jest konkretny klient końcowy dla którego realizowany jest projekt?
- ?Ile osób liczy zespół data engineering i jaka jest struktura?
- ?Czy widełki wynagrodzenia są znane? Jaki jest orientacyjny zakres?
- ?Jak wygląda proces on-call – czy są dyżury i jak często?
- ?Jakie są główne źródła danych i ich skala (objętość, liczba systemów)?
- ?Czy w projekcie są legacy systemy wymagające migracji?
- ?Jakie narzędzia CI/CD i DevOps są używane w zespole?
- −Nie podano widełek wynagrodzenia
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak informacji o dyżurach on-call
- −Nie określono konkretnych narzędzi CI/CD ani DevOps
- −Nie wiadomo, czy wymagana jest znajomość DataStage (wymienione tylko w technologiach, nie w opisie)
Praca w zespole Agile, bliska współpraca z data scientistami, analitykami i zespołami biznesowymi. Atmosfera zorientowana na eksperymentowanie z nowymi technologiami.