Data Engineer II, FinOps
Box
To rola mid-level Data Engineera w zespole Cloud Operations Boxa, skupiona na FinOps (analiza kosztów chmury) i wsparciu SRE. Będziesz projektować i utrzymywać pipeline'y danych w GCP (BigQuery, Dataflow, Dataproc) oraz dashboardy w Looker/BI, które pomagają optymalizować wydatki na chmurę. Współpracujesz z data science, FinOps i SRE – to nie jest rola stricte backendowa, ale data engineering z naciskiem na finanse operacyjne i niezawodność.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani struktury zespołu cloud operations, brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadanie domowe itp.).
To rola mid-level Data Engineera w zespole Cloud Operations Boxa, skupiona na FinOps (analiza kosztów chmury) i wsparciu SRE. Będziesz projektować i utrzymywać pipeline'y danych w GCP (BigQuery, Dataflow, Dataproc) oraz dashboardy w Looker/BI, które pomagają optymalizować wydatki na chmurę. Współpracujesz z data science, FinOps i SRE – to nie jest rola stricte backendowa, ale data engineering z naciskiem na finanse operacyjne i niezawodność.
- ✓Produkt własny (Box) – stabilna firma z ugruntowaną pozycją na rynku
- ✓Mentoring i wsparcie technicznych liderów – przestrzeń do rozwoju
- ✓Wpływ na wybór narzędzi i technologii
- ✓Różnorodne benefity: dodatkowy urlop, plan emerytalny, karta lunchowa
- ✓Wsparcie dla open source i przestrzeń do eksperymentowania
- !Hybryda: minimum 3 dni w biurze (wt., śr., czw.) – ograniczona elastyczność
- !Nie podano wielkości zespołu ani liczby pipeline'ów do utrzymania
- !Wzmianka o 'AI tools' może oznaczać nacisk na narzędzia, które nie są jeszcze dobrze zdefiniowane
- !Brak jasnego opisu on-call – tylko 'support incident triage' może sugerować dyżury
- •Projektowanie i budowa pipeline'ów ETL/ELT z wykorzystaniem GCP (BigQuery, Dataflow, Dataproc, Cloud Data Fusion)
- •Implementacja kontroli jakości danych, testów i monitorowania wiarygodności pipeline'ów
- •Utrzymanie i rozwijanie tabel, widoków oraz dashboardów Looker/BI do raportowania kosztów chmury
- •Wsparcie przy incydentach związanych z pipeline'ami – diagnozowanie i naprawa błędów
- •Udział w code review, dokumentacji i ceremoniach agile'owych (scrum)
- •Współpraca z działami finansów, inżynierii i kierownictwem w celu dopasowania dostaw danych do priorytetów biznesowych
- •Korzystanie z narzędzi AI do przyspieszenia developmentu i testowania
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Data engineer z około 2-letnim doświadczeniem, solidnym SQL i podstawową praktyką w GCP – potrafi samodzielnie budować proste pipeline'y i wspierać ich utrzymanie pod okiem seniora.
Juniorzy z mniej niż 2 latami doświadczenia; osoby bez praktycznego styku z GCP; kandydaci szukający roli czysto backendowej lub ML.
- ?Ile osób liczy zespół Cloud Operations i jak jest podzielony (data engineers vs SRE vs data science)?
- ?Ile pipeline'ów obecnie utrzymujemy i jaka jest proporcja greenfield vs legacy?
- ?Czy są dyżury on-call? Jeśli tak, jaka jest rotacja i czy są dodatkowo płatne?
- ?Jakie konkretnie narzędzia AI są używane do przyspieszania developmentu?
- ?Jak wygląda ścieżka awansu z Data Engineer II na wyższe poziomy?
- ?Czy w ramach FinOps mamy własne narzędzie do kosztów czy integrujemy się z zewnętrznymi platformami?
- ?Jaki jest budżet szkoleniowy rocznie na osobę?
- −Nie podano wielkości zespołu ani struktury zespołu Cloud Operations
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadanie domowe itp.)
- −Nie wiadomo, czy rola wiąże się z dyżurami on-call i jak często
- −Brak informacji o zrównoważeniu między utrzymaniem istniejących rozwiązań a budową nowych
Zespół Cloud Operations w Boxie działa w agile/scrum, z naciskiem na współpracę, code review, DevOps i ciągłe doskonalenie. Oferuje wpływ na narzędzia i technologie, a także wsparcie liderów technicznych – kultura oparta na wzajemnym uczeniu się i eksperymentowaniu.
Poniżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Google Cloud Platform.