Data Engineer
ConnectPoint
Jako Data Engineer będziesz projektować i implementować procesy zasilania danych, utrzymywać platformy danych (w tym Data Lake i Data Lakehouse) oraz przygotowywać dane do raportów i zasilania innych procesów. Praca ma charakter kliencki – będziesz wspierać firmy z sektorów Energy, Utilities i Manufacturing. Codziennie będziesz pracować z Pythonem, SQL, Azure, Databricks oraz narzędziami ETL/ELT, a także dbać o jakość danych i ich wydajność.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu data, brak informacji o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, czas).
Jako Data Engineer będziesz projektować i implementować procesy zasilania danych, utrzymywać platformy danych (w tym Data Lake i Data Lakehouse) oraz przygotowywać dane do raportów i zasilania innych procesów. Praca ma charakter kliencki – będziesz wspierać firmy z sektorów Energy, Utilities i Manufacturing. Codziennie będziesz pracować z Pythonem, SQL, Azure, Databricks oraz narzędziami ETL/ELT, a także dbać o jakość danych i ich wydajność.
- ✓Wysokie widełki wynagrodzenia (15-20k PLN na B2B)
- ✓Nowoczesny stack technologiczny (Databricks, Azure, Delta Lake itp.)
- ✓Możliwość pracy z klientami z różnych branż (Energy, Utilities, Manufacturing)
- ✓Odpowiedzialność za pełny cykl życia danych – od ETL po optymalizację
- !Brak informacji o wielkości zespołu i bezpośrednim przełożonym
- !Nie określono, czy wymagane są dyżury lub praca w weekendy
- !Brak wzmianki o budżecie szkoleniowym lub konferencjach
- !Praca wyłącznie stacjonarna – brak elastyczności
- •Projektowanie i implementacja procesów ETL/ELT w Python i SQL
- •Utrzymywanie i rozwój platform danych (Azure, Databricks, Data Lake)
- •Współpraca z zespołem DevOps przy wdrażaniu infrastruktury danych
- •Przygotowywanie danych do raportów i zasilania innych systemów
- •Tworzenie i optymalizacja modeli danych (relacyjne bazy, hurtownie)
- •Implementacja mechanizmów data quality i walidacji danych
- •Diagnozowanie i rozwiązywanie problemów wydajnościowych w procesach danych
- •Codzienna komunikacja z klientami w celu zrozumienia ich potrzeb biznesowych
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Inżynier danych z 3-letnim stażem, który ma solidne podstawy w Pythonie i SQL, zna koncepcje data warehouse i data lake, oraz miał styczność z przynajmniej jednym narzędziem z listy (np. Databricks, Airflow, Azure). Gotowy do pracy biurowej w Warszawie.
Osoby bez co najmniej 3 lat doświadczenia w data engineering – rola wymaga samodzielności i znajomości zaawansowanych konceptów. Nie sprawdzi się też ktoś szukający pracy zdalnej lub hybrydowej, ponieważ wymagana jest obecność w biurze.
- ?Ile osób liczy zespół data engineering i jak jest zorganizowany?
- ?Czy pracujemy na jednym projekcie, czy rotujemy między klientami?
- ?Jak wygląda proces zgłaszania incydentów i on-call?
- ?Czy istnieje możliwość rozwoju w kierunku innych chmur lub narzędzi (np. AWS, Snowflake)?
- ?Jakie są godziny pracy i czy dopuszczalne są wyjazdy do klienta?
- ?Jaki jest przewidywany harmonogram wdrożenia na projekt?
- −Nie podano wielkości zespołu data
- −Brak informacji o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, czas)
- −Nie wiadomo, czy wymagane są dyżury lub praca w weekendy
- −Brak wzmianki o beneficie B2B poza wynagrodzeniem
Zespół kładzie nacisk na bezpośrednią współpracę z klientem i odpowiedzialność za jakość danych. Oczekuje się samodzielności, komunikatywności i skłonności do rozwiązywania problemów.
Poniżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →