Analytics Engineer III
Box
Rola skupia się na budowaniu skalowalnych pipeline'ów danych i infrastruktury dla platformy zarządzania kosztami chmurowymi w Box. Codzienna praca obejmuje tworzenie i utrzymywanie ETL z różnych źródeł na GCP (BigQuery), optymalizację wydajności, automatyzację procesów oraz współpracę z zespołami analitycznymi i data science. To typowa rola Data Engineera, mimo że tytuł brzmi 'Analytics Engineer'.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu data engineering, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Mimo tytułu 'Analytics Engineer', rola w rzeczywistości jest typowym Data Engineerem – skupionym na budowaniu pipeline'ów, infrastruktury i automatyzacji, a nie na tworzeniu raportów czy dashboardów analitycznych.
Rola skupia się na budowaniu skalowalnych pipeline'ów danych i infrastruktury dla platformy zarządzania kosztami chmurowymi w Box. Codzienna praca obejmuje tworzenie i utrzymywanie ETL z różnych źródeł na GCP (BigQuery), optymalizację wydajności, automatyzację procesów oraz współpracę z zespołami analitycznymi i data science. To typowa rola Data Engineera, mimo że tytuł brzmi 'Analytics Engineer'.
- ✓Wynagrodzenie zawiera equity (RSU) – realna partycypacja w wartości firmy
- ✓Widełki płacowe podane wprost (21000–26500 PLN)
- ✓Praca w znanej firmie technologicznej (Box) z realnym produktem i skalą
- ✓Międzynarodowe projekty i małe zespoły (zadeklarowane w benefitach)
- !Brak informacji o dyżurach (on-call) lub wielkości zespołu
- !Opis sugeruje 'dynamic environment', co może oznaczać wysokie tempo
- •Budowanie i utrzymanie skalowalnych pipeline'ów danych w GCP BigQuery i Spark
- •Tworzenie i optymalizacja procesów ETL z różnych źródeł danych
- •Automatyzacja ręcznych procesów i optymalizacja dostarczania danych
- •Praca z dużymi, złożonymi zbiorami danych (structured/unstructured)
- •Współpraca z zespołami produktowymi, analitycznymi i data science
- •Tworzenie narzędzi analitycznych wspierających operacje i wydajność biznesową
- •Utrzymanie architektury danych i wsparcie techniczne dla interesariuszy
- •Wdrażanie dobrych praktyk i wpływ na standardy w organizacji
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Inżynier z 3-letnim doświadczeniem w pracy z danymi, który płynnie posługuje się SQL i Pythonem, ma podstawy GCP i narzędzi Big Data, a także chce rozwijać się w kierunku data engineering.
Nie dla osób poniżej 3 lat doświadczenia (juniorów), ani dla analityków BI, którzy nie chcą budować infrastruktury pipeline'ów. Rola wymaga silnych umiejętności inżynieryjnych i znajomości chmury.
- ?Ile osób liczy zespół data engineering i jakie są role w zespole?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call, a jeśli tak, jak często?
- ?Jak wygląda proces rekrutacji – ile etapów i czy jest zadanie domowe?
- ?Czy praca dotyczy konkretnego projektu (cloud cost management) czy rotacji?
- ?Jakie są główne wyzwania techniczne w obecnych pipeline'ach danych?
- ?Jaki jest poziom autonomii w doborze narzędzi i architektury?
- ?Czy istnieje budżet szkoleniowy i możliwość uczestnictwa w konferencjach?
- −Nie podano wielkości zespołu data engineering
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy istnieje dyżur on-call i jak często
- −Brak informacji o możliwości rozwoju i ścieżce kariery
Płaska struktura, małe międzynarodowe zespoły – atmosfera startupowa w dużej firmie, ale z formalizmem korporacyjnym.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →