Pomiń do treści
Logo firmy Webellian

Data Engineer (DBX,dbt), Regular

Webellian

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🔀HybrydowaTryb pracy
📄Umowa o pracęKontrakt
⏱️Mid · 3+ latDoświadczenie
LokalizacjaWarszawa
Źródło
Aktywna
Opublikowano27 maja 2026
Ostatnio sprawdzono27 maja 2026
Wygasa za3 dni
Werdykt JobHunt

To rola Data Engineera w projekcie dla klienta z branży ubezpieczeniowej, polegająca na budowie pipeline'ów danych dla systemu przetwarzania dokumentów z użyciem modeli LLM. Będziesz pracować głównie w Databricks, Pythonie, PySpark i SQL, przygotowując zbiory treningowe dla modeli ML i tworząc end-to-end data pipelines. Praca hybrydowa w Warszawie (1 dzień w biurze tygodniowo), zespół w Polsce i globalni interesariusze.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: wielkość zespołu, konkretne usługi azure (jeśli wykorzystywane).

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Data Engineer

To rola Data Engineera w projekcie dla klienta z branży ubezpieczeniowej, polegająca na budowie pipeline'ów danych dla systemu przetwarzania dokumentów z użyciem modeli LLM. Będziesz pracować głównie w Databricks, Pythonie, PySpark i SQL, przygotowując zbiory treningowe dla modeli ML i tworząc end-to-end data pipelines. Praca hybrydowa w Warszawie (1 dzień w biurze tygodniowo), zespół w Polsce i globalni interesariusze.

Plusy
  • Nowy, innowacyjny projekt z LLM
  • Nowoczesny stack technologiczny (Databricks, PySpark)
  • Międzynarodowy zespół i bezpośrednia współpraca z data scientistami
  • Angielskie zajęcia i inne benefity (pinball, PlayStation w biurze)
Na co uważać
  • !Praca w modelu hybrydowym (1 dzień w biurze tygodniowo) – wymagane dojazdy do Warszawy (Mokotów)
  • !Rola w firmie consultingowej, co może wiązać się ze zmianą projektu w przyszłości
  • !Brak informacji o on-call lub dyżurach
  • !Projekt używa LLM – może wymagać nauki nowych technologii
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Projektowanie i implementacja end-to-end pipeline'ów danych (pozyskiwanie, transformacja, przechowywanie, konsumpcja)
  • Przygotowywanie i utrzymywanie wysokiej jakości zbiorów treningowych dla modeli LLM
  • Praca z dużymi wolumenami danych na platformie Databricks
  • Optymalizacja wydajności, niezawodności i automatyzacji przepływów danych
  • Współpraca z data scientistami, inżynierami i interesariuszami biznesowymi
  • Stosowanie najlepszych praktyk inżynierii danych, testowania i wdrażania (CI/CD)
  • Debugowanie i rozwiązywanie problemów związanych z danymi i pipeline'ami
  • Budowanie datasetów do skanowania dokumentów i wspomagania decyzji
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).

Minimum sensowne

Data Engineer z co najmniej 2-letnim doświadczeniem w budowie pipeline'ów na Databricks, dobrym Pythonie i SQL, gotowy do pracy w hybrydowym modelu w Warszawie.

Raczej nie dla

Osoby bez doświadczenia z Databricks lub na poziomie Junior, które nie mają jeszcze solidnych podstaw w PySpark i ETL. Rola wymaga samodzielności i znajomości nowoczesnych narzędzi data engineering.

Ocena dopasowania
Junior2/5
Mid4/5
Senior3/5
Hands-on5/5
Architekt2/5
Remote3/5
Enterprise3/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile osób liczy zespół projektowy?
  • ?Jakie konkretnie usługi Azure są używane (Data Lake, Synapse, itp.)?
  • ?Czy przewidziane są dyżury on-call lub praca w weekendy?
  • ?Jakie narzędzia do orkiestracji są używane (Airflow, Azure Data Factory)?
  • ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej w pełni po okresie wdrożenia?
  • ?Jaki jest planowany czas trwania projektu?
  • ?Czy są jakieś przestarzałe systemy, z którymi trzeba się integrować?
Brakujące informacje
  • Wielkość zespołu
  • Konkretne usługi Azure (jeśli wykorzystywane)
  • Narzędzia do orkiestracji i monitoringu
  • Informacja o dyżurach on-call
  • Budżet szkoleniowy
Zespół

Międzynarodowy zespół, luźna atmosfera, pinball, PlayStation – miejsce stawiające na jakość kodu i ciągły rozwój.

Rekrutacja

3 etapy: rozmowa telefoniczna z rekruterem, techniczna rozmowa online sprawdzająca umiejętności, spotkanie face-to-face z przełożonym, następnie feedback.

🔗Podobne oferty