👉 Data Engineer (Databricks)

Xebia

Oferta w skrócie

18 500 – 26 700PLN / mies.

🔀HybrydowaTryb pracy

📄B2BKontrakt

⏱️Mid · 4+ latDoświadczenie

LokalizacjaWarszawa

Źródło

JustJoinIT

↗

Aktywna

Opublikowano18 maja 2026

Ostatnio sprawdzono18 maja 2026

Wygasa za29 dni

Otwórz ofertę u źródła

🛠 Wymagane technologie

Dane źródłowe

Databricks Apache Spark Airflow Python Cloud

AI Insights

Czym naprawdę jest ta rola?Data Engineer

Rola skupia się na projektowaniu, budowie i utrzymaniu end-to-end pipeline'ów danych dla raportów pomiarowych klientów oraz licencjonowanych zbiorów danych. Codzienna praca obejmuje zarządzanie Apache Airflow DAG-ami, rozwiązywanie incydentów produkcyjnych, automatyzację procesów operacyjnych oraz zapewnianie jakości danych przed dostawą do klienta. To hybrydowa rola w zespole współpracującym z produktem, inżynierami i nauką pomiarową.

Plusy

✓Budżet rozwojowy do 6800 PLN, dofinansowanie certyfikatów AWS/Azure
✓Dostęp do Udemy, O'Reilly oraz konferencji technologicznych
✓Gildie technologiczne i wewnętrzne szkolenia
✓Wsparcie zdrowia psychicznego
✓Umowa na czas nieokreślony (B2B lub UoP)

Na co uważać

!Częste wsparcie produkcyjne i deadline'y dostaw mogą oznaczać presję czasową lub dyżury
!Brak informacji o kompensacji za dyżury produkcyjne
!Wymaganie 'agentic or AI-driven automation' jako nice-to-have jest dość nieprecyzyjne

Codzienna praca

•Projektowanie i budowa end-to-end pipeline'ów danych dla raportów klienckich
•Operowanie i rozwiązywanie problemów z DAG-ami Apache Airflow (scheduled i on-demand)
•Zarządzanie dostawami push-based (cloud storage, transfery plików, weryfikacja)
•Badanie i rozwiązywanie incydentów produkcyjnych w rozproszonych systemach
•Implementacja automatyzacji i agentów AI do usprawniania procesów operacyjnych
•Obsługa niestandardowych zapytań o dostawy danych (matching plików, cross-reference)
•Tworzenie narzędzi do walidacji jakości danych przed dostawą
•Pisanie i utrzymanie migracji baz danych dla konfiguracji dostaw i klientów

Więcej o ofercie

Dla kogo jest ta oferta

Profil idealny

Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).

Minimum sensowne

Osoba z około 2 latami doświadczenia w inżynierii danych lub pokrewnej, która ma praktykę z Databricks i Airflow na podstawowym poziomie, zna Pythona i SQL, i jest gotowa uczyć się w środowisku produkcyjnym.

Raczej nie dla

Nie dla juniorów poniżej 2 lat doświadczenia ani dla osób nieakceptujących pracy hybrydowej (raz w tygodniu w biurze).

Ocena dopasowania

Junior2/5

Mid5/5

Senior3/5

Hands-on5/5

Architekt2/5

Remote2/5

Enterprise4/5

Pytania do rekrutera

?Ile osób liczy zespół Data Engineering?
?Jak często zdarzają się incydenty produkcyjne i czy jest rotacyjny dyżur on-call?
?Jakie konkretnie usługi AWS/GCP są używane na co dzień?
?Jaka jest skala przetwarzanych danych (objętość, liczba klientów)?
?Czy rola wymaga kontaktu z klientem, czy tylko wewnątrz zespołu?
?Jak wygląda proces wdrożenia i onboardingu?

Brakujące informacje

−Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze
−Nie podano konkretnych usług chmurowych (np. S3, Redshift, BigQuery)
−Brak opisu systemu on-call i kompensacji
−Nie wiadomo, jaka jest skala danych i liczba klientów
−Nie określono, czy rola wymaga bezpośredniej komunikacji z klientem

Zespół

Zespół współpracuje z produktem, inżynierią, nauką pomiarową i zespołami klienckimi, co sugeruje cross-funkcjonalne środowisko.

Rekrutacja

CV review – HR Interview – Technical Interview – Client Interview – Decision

🔗Podobne oferty