Pomiń do treści
Logo firmy Medicover

Corporate Senior Data Platform Engineer f/m

Medicover

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🔀HybrydowaTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Senior · 5+ latDoświadczenie
LokalizacjaWarszawa
Źródło
Aktywna
Opublikowano10 maja 2026
Ostatnio sprawdzono10 maja 2026
Wygasa za21 dni
Werdykt JobHunt

Rola polega na projektowaniu, wdrażaniu i utrzymaniu dużej platformy danych w chmurze Azure, opartej na Databricks. Będziesz tworzyć i optymalizować pipeline'y ETL/ELT w architekturze medalionu, dbać o data governance (Unity Catalog, RBAC), oraz współpracować z zespołem inżynierów, analityków i architektów. To rola inżynierska z naciskiem na platformę, a nie tylko czysty data engineering – wymaga znajomości zarządzania danymi, bezpieczeństwa i wydajności Sparka.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: widełki wynagrodzenia (brak w ogłoszeniu i danych strukturalnych), opis procesu rekrutacyjnego.

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
ETLAzure DatabricksSparkdata governanceAzure Data FactorySQLPython
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Data Platform Engineer

Rola polega na projektowaniu, wdrażaniu i utrzymaniu dużej platformy danych w chmurze Azure, opartej na Databricks. Będziesz tworzyć i optymalizować pipeline'y ETL/ELT w architekturze medalionu, dbać o data governance (Unity Catalog, RBAC), oraz współpracować z zespołem inżynierów, analityków i architektów. To rola inżynierska z naciskiem na platformę, a nie tylko czysty data engineering – wymaga znajomości zarządzania danymi, bezpieczeństwa i wydajności Sparka.

Plusy
  • B2B – elastyczna forma zatrudnienia
  • Udział w strategicznym projekcie w dużej firmie z realnym wpływem
  • Międzynarodowe środowisko i zespół ekspertów (analitycy, QA, DevOps, Architekt)
Na co uważać
  • Wymaganie wykorzystania modeli LLM/AI do generowania kodu może sugerować oczekiwanie automatyzacji zamiast samodzielnego pisania – ryzyko niejasnych oczekiwań co do jakości kodu.
  • Lista wymagań jest bardzo długa i szczegółowa – może wskazywać na poszukiwanie 'jednorożca' lub niedoprecyzowanie rzeczywistego zakresu.
  • Brak informacji o widełkach wynagrodzenia w ogłoszeniu (choć w danych strukturalnych go nie ma, ale to częsta czerwona flaga).
  • !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
  • !Wielkość firmy (501+) może wiązać się z biurokracją i ograniczoną autonomią
  • !Wymóg 'Dokładność, proaktywna postawa' – typowe miękkie wymaganie bez konkretów
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Projektowanie i implementacja pipeline'ów danych (ETL/ELT) w Azure Databricks z użyciem SQL i Python
  • Optymalizacja zapytań Spark i zarządzanie plikami (tuning, Z-ORDER, OPTIMIZE/VACUUM)
  • Konfiguracja i utrzymanie data governance (Unity Catalog, RBAC)
  • Praca z przetwarzaniem strumieniowym (Structured Streaming, Auto Loader)
  • Współpraca z zespołem nad architekturą i najlepszymi praktykami
  • Debugowanie i rozwiązywanie problemów wydajnościowych w środowisku produkcyjnym
  • Tworzenie dokumentacji technicznej i schematów przepływów danych
  • Wykorzystanie modeli LLM/AI do generowania kodu transformacji (np. przy użyciu Copilota)
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Data engineer z co najmniej 5-letnim stażem, solidną znajomością Databricks i Sparka, ale bez głębokiej wiedzy o governance lub streaming – firma zapewni rozwój w tych obszarach.

Raczej nie dla

Juniorzy bez doświadczenia w chmurze; osoby szukające czysto zdalnej pracy bez elastyczności; kandydaci preferujący wyłącznie backend/web development bez platformy danych; osoby niechętne do pracy z governance i dokumentacją.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid3/5
Senior5/5
Hands-on4/5
Architekt3/5
Remote4/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Jaka jest liczebność zespołu data platform i ile osób będzie na podobnym stanowisku?
  • ?Czy przewidziane są dyżury on-call, a jeśli tak, jak często?
  • ?Jakie jest konkretne oczekiwanie co do wykorzystania LLM/AI – czy to narzędzie wspomagające, czy wymóg generowania całego kodu?
  • ?Jaki jest proces rekrutacyjny – rozmowy techniczne, zadanie domowe, live coding?
  • ?Czy istnieje budżet na szkolenia lub konferencje?
  • ?Jakie są perspektywy rozwoju w zespole?
  • ?Czy platforma danych już istnieje, czy budowana od zera?
  • ?Jaka jest polityka dotycząca pracy zdalnej – czy 100% zdalna jest akceptowana na stałe?
Brakujące informacje
  • Widełki wynagrodzenia (brak w ogłoszeniu i danych strukturalnych)
  • Opis procesu rekrutacyjnego
  • Wielkość zespołu i struktura
  • Informacja o ewentualnych dyżurach on-call
  • Szczegóły dotyczące budżetu na narzędzia i rozwój
Zespół

Międzynarodowe środowisko pracy z zespołem ekspertów (analitycy, QA, DevOps, Architekt). Oczekiwana proaktywność i dokładność przy dokumentacji.

🔗Podobne oferty