Data Engineer (k/m)
Polskie Linie Lotnicze LOT
Rola Data Engineera w PLL LOT, skupiona na budowie i utrzymaniu pipeline'ów danych na platformie Databricks i Azure. Praca obejmuje projektowanie procesów ETL/ELT, optymalizację zapytań Spark, integrację nowych źródeł danych oraz współpracę z Data Scientistami i analitykami. Stack jest nowoczesny (Databricks, Spark, Azure Data Factory), a kontekst branży lotniczej dodaje unikalnych wyzwań związanych z danymi operacyjnymi i pasażerskimi.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano przedziału wynagrodzenia, brak opisu procesu rekrutacyjnego (ilość etapów, zadanie domowe).
Rola Data Engineera w PLL LOT, skupiona na budowie i utrzymaniu pipeline'ów danych na platformie Databricks i Azure. Praca obejmuje projektowanie procesów ETL/ELT, optymalizację zapytań Spark, integrację nowych źródeł danych oraz współpracę z Data Scientistami i analitykami. Stack jest nowoczesny (Databricks, Spark, Azure Data Factory), a kontekst branży lotniczej dodaje unikalnych wyzwań związanych z danymi operacyjnymi i pasażerskimi.
- ✓Nowoczesny stack (Databricks, Spark, Azure)
- ✓Unikalna branża lotnicza i poczucie misji
- ✓Dofinansowanie szkoleń, konferencji i certyfikacji
- ✓Możliwość realnego wpływu na produkty i usługi lotnicze
- !Brak informacji o widełkach wynagrodzenia
- !Nie określono procesu rekrutacyjnego
- !Opis wymagań używa 'preferowane' – możliwe, że realne oczekiwania są wyższe
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i implementacja pipeline'ów danych w Databricks z użyciem PySpark
- •Optymalizacja wydajności zadań Spark i refaktoryzacja legacy ETL do Azure Data Factory
- •Pisanie złożonych zapytań SQL do analizy danych i walidacji pipeline'ów
- •Integracja nowych źródeł danych (API, pliki, bazy) z platformą danych
- •Współpraca z Data Scientistami przy wdrażaniu modeli ML do produkcji
- •Code review i utrzymanie standardów jakości kodu w repozytorium Git
- •Uczestnictwo w daily stand-upach i planowaniu sprintów w Jirze
- •Tworzenie dokumentacji technicznej w Confluence
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Mid-level data engineer z 1-2 latami praktyki w Databricks/Spark, solidnym SQL i podstawami Pythona, gotowy do pracy w biurze w Warszawie i rozwoju w chmurze Azure.
Juniorzy bez doświadczenia w data engineering; osoby szukające pracy w pełni zdalnej; inżynierowie preferujący pracę samodzielną bez kontaktu z biznesem.
- ?Ile osób liczy zespół data engineering?
- ?Jaka jest skala danych (wolumen, prędkość, źródła)?
- ?Czy są dyżury on-call lub wsparcie produkcyjne?
- ?Jaki jest przewidywany zakres odpowiedzialności – czy będę pracować głównie nad nowymi pipeline'ami czy utrzymaniem istniejących?
- ?Czy oferujecie możliwość stopniowego przejścia na pracę hybrydową w przyszłości?
- ?Jaki jest stosunek pracy z Data Scientistami do pracy autonomicznej?
- −Nie podano przedziału wynagrodzenia
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (ilość etapów, zadanie domowe)
- −Nieznana wielkość zespołu i struktura raportowania
- −Brak informacji o polityce on-call i wsparciu produkcyjnym
Zespół stawia na dzielenie się wiedzą i współpracę z biznesem – atmosfera otwarta, ale wymagająca komunikatywności i nastawienia na rozwiązania.