Data Engineer
Asana
Rola Data Engineer w zespole Enterprise Data & Intelligence (EDI) w Asana, zlokalizowana w Warszawie. Celem jest budowanie produktów opartych na danych, integracji, narzędzi do automatyzacji procesów i raportów analitycznych. Kandydat będzie kluczowy dla operacji firmy, wspierając zespoły Data Science, biznesowe i finansowe, przyspieszając rozwój firmy poprzez płynne łączenie systemów i danych. Rola jest hybrydowa z naciskiem na pracę w biurze.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano konkretnej liczby lat doświadczenia w roli data engineer (podano '4+ years of hands-on experience')., nie podano szczegółów dotyczących wielkości zespołu, z którym będzie współpracował kandydat..
Rola Data Engineer w zespole Enterprise Data & Intelligence (EDI) w Asana, zlokalizowana w Warszawie. Celem jest budowanie produktów opartych na danych, integracji, narzędzi do automatyzacji procesów i raportów analitycznych. Kandydat będzie kluczowy dla operacji firmy, wspierając zespoły Data Science, biznesowe i finansowe, przyspieszając rozwój firmy poprzez płynne łączenie systemów i danych. Rola jest hybrydowa z naciskiem na pracę w biurze.
- ✓Oferta zawiera budżet na rozwój kariery.
- ✓Oferta zawiera budżet na wyposażenie domowego biura.
- ✓Dostępna jest opieka zdrowotna dla płodności i wsparcie w tworzeniu rodziny (Carrot).
- ✓Dostępne jest wsparcie w zakresie zdrowia psychicznego (Modern Health).
- !Szczegółowe wymagania dotyczące pracy w biurze w konkretne dni tygodnia (poniedziałek, wtorek, czwartek) mogą być ograniczeniem dla osób preferujących większą elastyczność w modelu hybrydowym.
- !Informacja o tym, że praca w piątki z domu zależy od rodzaju wykonywanej pracy, może sugerować zmienne oczekiwania dotyczące obecności w biurze.
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Budowanie i dostarczanie skalowalnych potoków danych przy użyciu nowoczesnych architektur chmurowych.
- •Optymalizacja niezawodności i wydajności danych.
- •Rozwijanie nowych integracji API w celu usprawnienia i zwiększenia dostępności danych.
- •Współpraca z zespołami Data Science i Biznesowymi w celu tworzenia rozwiązań analitycznych.
- •Odblokowywanie praktycznych wniosków poprzez analizę danych, badania i wizualizację.
- •Wpływanie na najlepsze praktyki w Databricks i inżynierii danych w chmurze.
- •Budowanie zaufania i silnych relacji z zespołami technicznymi i biznesowymi.
- •Prowadzenie wysiłków w zakresie automatyzacji procesów i identyfikacja możliwości optymalizacji.
Stanowisko liderskie — wymaga zarówno doświadczenia technicznego jak i umiejętności zarządzania.
Kandydat z minimum 4-letnim doświadczeniem w Data Engineering lub Software Engineering, biegły w SQL i co najmniej jednym języku programowania (np. Python). Powinien posiadać praktyczną wiedzę z zakresu Databricks, AWS S3, Spark i Airflow oraz rozumieć zasady inżynierii oprogramowania.
Rola nie jest dla osób z mniejszym doświadczeniem niż 4 lata w Data Engineering lub Software Engineering, bez biegłości w SQL i co najmniej jednym języku programowania, lub bez doświadczenia z Databricks, AWS S3, Spark i Airflow. Osoby preferujące pracę w pełni zdalną mogą uznać model hybrydowy za nieodpowiedni.
- ?Jakie są największe wyzwania związane z jakością danych w obecnej infrastrukturze?
- ?Jak wygląda proces wdrażania nowych potoków danych i integracji API?
- ?Jakie są plany dotyczące wykorzystania AI/ML w projektach zespołu EDI?
- ?Jak wygląda proces współpracy z zespołami Data Science i Biznesowymi w zakresie definiowania wymagań?
- ?Jakie są główne priorytety dla tej roli w pierwszych 3-6 miesiącach?
- ?Jakie są możliwości rozwoju w zakresie nowych technologii i narzędzi w obszarze Data Engineering?
- ?Jak wygląda proces zarządzania i optymalizacji kosztów w chmurze AWS?
- ?Czy istnieją jakieś specyficzne wymagania dotyczące bezpieczeństwa danych lub zgodności z RODO?
- −Nie podano konkretnej liczby lat doświadczenia w roli Data Engineer (podano '4+ years of hands-on experience').
- −Nie podano szczegółów dotyczących wielkości zespołu, z którym będzie współpracował kandydat.
- −Nie opisano szczegółowo procesu rekrutacyjnego.
- −Nie podano informacji o budżecie szkoleniowym.
- −Nie sprecyzowano, jakie konkretnie narzędzia do wizualizacji danych są preferowane, jeśli kandydat posiada takie doświadczenie.
Praca w zespole Enterprise Data & Intelligence (EDI), który buduje produkty decyzyjne, integracje i raporty. Nacisk na współpracę z zespołami Data Science, biznesowymi i finansowymi, a także na innowacje i najlepsze praktyki w inżynierii danych w chmurze.
Nie opisano procesu rekrutacyjnego.