Data Engineer | Branża medialna
Edge One Solutions
Data Engineer dla globalnej firmy technologicznej zajmującej się pomiarami medialnymi. Będziesz budować i utrzymywać produkcyjne pipeline'y danych (Databricks, PySpark, Airflow) dla raportów dla klientów i licencjonowanych zbiorów danych, z dostarczaniem push-based do cloud storage. Duży nacisk na operacyjność: troubleshooting, analiza incydentów produkcyjnych oraz wdrażanie automatyzacji opartych na AI w celu ograniczenia pracy manualnej. Współpraca z zespołami produktowymi, inżynieryjnymi i science.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: brak widełek wynagrodzenia, brak informacji o wielkości zespołu.
Data Engineer dla globalnej firmy technologicznej zajmującej się pomiarami medialnymi. Będziesz budować i utrzymywać produkcyjne pipeline'y danych (Databricks, PySpark, Airflow) dla raportów dla klientów i licencjonowanych zbiorów danych, z dostarczaniem push-based do cloud storage. Duży nacisk na operacyjność: troubleshooting, analiza incydentów produkcyjnych oraz wdrażanie automatyzacji opartych na AI w celu ograniczenia pracy manualnej. Współpraca z zespołami produktowymi, inżynieryjnymi i science.
- ✓Globalny klient z sektora pomiarów medialnych – ciekawa domena
- ✓Możliwość wdrażania agentów AI w produkcyjnych pipeline'ach
- ✓Dofinansowanie szkoleń, certyfikatów i konferencji
- ✓Możliwość zmiany projektu (#SmartChange)
- ✓Wsparcie Service Delivery Managera
- −Rola może wiązać się z dyżurami on-call (wspomniane 'rozwiązywanie incydentów produkcyjnych'), ale nie jest to wprost określone w ogłoszeniu
- !Opis projektu nie precyzuje wielkości zespołu
- !Nie podano liczby dni w biurze przy pracy hybrydowej
- !Brak informacji o procesie rekrutacyjnym
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie, budowanie i utrzymywanie pipeline'ów danych w Databricks i PySpark
- •Obsługa i troubleshooting DAG-ów Apache Airflow
- •Zarządzanie push-based delivery danych do cloud storage z weryfikacją
- •Analiza i rozwiązywanie incydentów produkcyjnych w Airflow, bazach danych i cloud storage
- •Wdrażanie automatyzacji i agentów AI do usprawnienia operacji
- •Tworzenie narzędzi do kontroli jakości i walidacji danych
- •Pisanie i utrzymywanie migracji bazodanowych dla konfiguracji
- •Dokumentowanie procesów operacyjnych i runbooków
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Inżynier danych z 2 latami doświadczenia, który ma solidne podstawy w Pythonie, SQL i Airflow, oraz zna Databricks na poziomie podstawowym. Gotów uczyć się Unity Catalog i automatyzacji AI.
Osoby z mniej niż 2 latami doświadczenia w data engineering, bez znajomości PySpark lub Airflow. Rola nie jest odpowiednia dla kogoś, kto unika obowiązków operacyjnych i on-call (choć nie wprost wymienione).
- ?Ile osób liczy zespół Technology Operations?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call? Jeśli tak, jaka jest częstotliwość i wynagrodzenie?
- ?Ile dni w tygodniu trzeba być w biurze w Warszawie?
- ?Jak wygląda proces rekrutacyjny – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
- ?Czy automatyzacja AI to greenfield, czy już istniejące rozwiązania?
- ?Jaki jest stosunek pracy nad pipeline'ami do operacyjnego utrzymania?
- ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej po okresie wdrożenia?
- ?Jakie są plany migracyjne – przenosiny do nowego stacka?
- −Brak widełek wynagrodzenia
- −Brak informacji o wielkości zespołu
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo czy występuje dyżur on-call
- −Nie podano dokładnej liczby dni w biurze (hybryda)
Międzynarodowe środowisko, współpraca z zespołami produktowymi, inżynieryjnymi i measurement science. Kultura oparta na danych i automatyzacji.