Data Engineer (Mid/Senior, multiple openings)
Sanoma Learning
Rola Data Engineera w zespole odpowiedzialnym za centralną platformę Content as a Service (CaaS), która dostarcza treści edukacyjne do produktów cyfrowych. Na co dzień projektowanie i utrzymanie pipeline'ów danych w AWS (S3, Glue, Lambda, DynamoDB, Athena), współpraca z data scientistami i inżynierami AI, oraz optymalizacja infrastruktury pod kątem wydajności i kosztów. Praca w pełni zdalna, z okazjonalnymi wizytami w biurze w Warszawie.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Rola Data Engineera w zespole odpowiedzialnym za centralną platformę Content as a Service (CaaS), która dostarcza treści edukacyjne do produktów cyfrowych. Na co dzień projektowanie i utrzymanie pipeline'ów danych w AWS (S3, Glue, Lambda, DynamoDB, Athena), współpraca z data scientistami i inżynierami AI, oraz optymalizacja infrastruktury pod kątem wydajności i kosztów. Praca w pełni zdalna, z okazjonalnymi wizytami w biurze w Warszawie.
- ✓Umowa B2B na czas nieokreślony od razu
- ✓Praca w pełni zdalna
- ✓Nowoczesny stack (AWS, ETL/CI/CD, orchestracja)
- ✓Wsparcie dla AI/GenAI – realny wpływ na edukację
- ✓Międzynarodowy zespół i możliwość rozwoju
- ✓Elastyczne, efektywne środowisko pracy
- !Okazjonalne podróże służbowe 'up to once per quarter' – bliżej nieokreślone
- !Brak informacji o dyżurach on-call
- !GenAI wspomniane, ale rola data engineering – może być drugorzędna
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i rozwijanie pipeline'ów danych (batch/streaming) w AWS
- •Utrzymanie centralnej warstwy storage (S3, DynamoDB) z zapewnieniem dostępności i spójności
- •Implementacja CI/CD, testów automatycznych i monitorowania dla przepływów danych
- •Współpraca z data scientistami i AI Engineerami przy przygotowywaniu danych dla modeli GenAI
- •Optymalizacja kosztów i wydajności infrastruktury danych w AWS
- •Debugowanie i rozwiązywanie problemów z pipeline'ami i systemami storage
- •Modelowanie danych i zarządzanie schematami SQL/NoSQL
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Data Engineer z kilkuletnim doświadczeniem w AWS i Pythonie, potrafiący samodzielnie budować i utrzymywać pipeline'y danych, z podstawową znajomością GenAI.
Juniorzy bez solidnego doświadczenia w AWS i pipeline'ach danych. Osoby oczekujące wyłącznie stacjonarnej pracy lub niechętne okazjonalnym wyjazdom (do 1 raz na kwartał).
- ?Ile osób liczy zespół Data Engineering?
- ?Jakie są konkretne przypadki użycia GenAI, w które będę zaangażowany?
- ?Czy są dyżury on-call? Jak wygląda wsparcie produkcyjne?
- ?Jakie narzędzia CI/CD i orkiestracji są obecnie używane?
- ?Jak wygląda proces rekrutacyjny?
- ?Czy są plany migracji danych lub modernizacji stacku?
- ?Jaka jest skala danych (objętość, przepustowość)?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Brak informacji o dyżurach on-call
- −Nie określono konkretnych technologii GenAI (np. modele, frameworki)
Wspierająca, nieformalna atmosfera, elastyczna i zorientowana na wyniki, międzynarodowy zespół.