Data Engineer for Common Capabilities (41996)
emagine Polska
Rola Data Engineera ze szczególnym naciskiem na wykorzystanie AI/LLM do automatyzacji pipeline'ów danych. Głównym zadaniem jest rozwój i utrzymanie Data Packaging Framework, transformacja danych źródłowych do ustandaryzowanych formatów oraz budowa przepływów z asistencją LLM/AI. To rola operacyjno-analityczna z silnym komponentem automatyzacji i governance.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano konkretnych technologii ai/llm (np. modele, frameworki), brak informacji o wielkości zespołu i strukturze organizacyjnej.
Rola Data Engineera ze szczególnym naciskiem na wykorzystanie AI/LLM do automatyzacji pipeline'ów danych. Głównym zadaniem jest rozwój i utrzymanie Data Packaging Framework, transformacja danych źródłowych do ustandaryzowanych formatów oraz budowa przepływów z asistencją LLM/AI. To rola operacyjno-analityczna z silnym komponentem automatyzacji i governance.
- ✓Silny nacisk na AI/LLM – ciekawa automatyzacja
- ✓Praktyczne zastosowanie AI w data engineering
- ✓Stawka 130-150 zł/h na B2B transparentnie podana
- !Nie podano wielkości zespołu ani kontekstu produktu
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Budowanie i rozwijanie workflow'ów z użyciem LLM/agentów AI w celu poprawy produktywności przy tworzeniu pipeline'ów danych
- •Implementacja AI-driven schema review i governance jako części automatyzacji
- •Wsparcie AI-driven testowania automatycznego, w tym generowanie i walidacja testów end-to-end
- •Tworzenie pipeline'ów do pakowania danych, konwertujących dane źródłowe do formatów kanonicznych
- •Zarządzanie logiką transformacji SQL w pipeline'ach danych
- •Wsparcie cyklu życia kanonicznych schematów wiadomości, w tym walidacja i sprawdzanie kompatybilności
- •Przygotowywanie dokumentacji i Architecture Decision Records (ADR)
- •Utrzymanie stabilności operacyjnej i wsparcie operacji data pipeline'ów
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier danych z co najmniej 3-4 latami doświadczenia, który potrafi łączyć AI/LLM z codziennymi zadaniami data engineering i ma podstawy CI/CD.
Osoby, które nie mają doświadczenia z LLM/AI lub szukają czysto backendowej roli data engineera bez automatyzacji opartej na AI. Nie dla juniorów – wymagane senior-level umiejętności.
- ?Ile osób liczy zespół Data Engineering, w którym ta rola będzie pracować?
- ?Jakie konkretnie narzędzia AI/LLM są używane (np. Azure OpenAI, LangChain)?
- ?Czy istnieje obecny Data Packaging Framework, czy trzeba go zbudować od zera?
- ?Jak wygląda współpraca z zespołami data governance i architektami?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call lub utrzymanie systemów produkcyjnych?
- ?Jaki jest stosunek prac nad AI-driven automatyzacją do tradycyjnych zadań data engineera?
- −Nie podano konkretnych technologii AI/LLM (np. modele, frameworki)
- −Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze organizacyjnej
- −Nie wiadomo, jakie jest źródło danych (systemy, bazy) – jedynie ogólnie 'transformation'
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, zadania)