Ładowanie...
Data Engineer + ML
CORRECT CONTEXT sp. z o.o.
🛠 Wymagane technologieDane źródłowe
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Data Engineer
Rola łączy data engineering z ML/AI na platformie Databricks. Będziesz odpowiedzialny za budowę produkcyjnych pipeline'ów ML, pracę z dużymi zestawami danych (PySpark, Delta Lake), a także wdrażanie rozwiązań takich jak RAG i augmentacja LLM. Pracujesz w małym, międzynarodowym zespole (US, PL, GB) nad projektami związanymi z telewizją strumieniową i reklamą. Wymagane jest 2+ lata doświadczenia w ML, ale tytuł 'senior' sugeruje realnie wyższy poziom.
Plusy
- ✓Realne projekty big data i AI
- ✓Międzynarodowy, mały zespół z dużym wpływem na środowisko pracy
- ✓Wysoka autonomia i poczucie własności
- ✓Darmowy lunch w biurze
- ✓Mentoring i wymiana wiedzy
Na co uważać
- −Wymaganie '2+ years ML experience' przy tytule seniora – może wskazywać na niedoszacowanie poziomu lub rozbieżność
- −Proces rekrutacyjny: techniczne ankiety + screening + 3-4 godzinne rozmowy – długi i czasochłonny
- !Nieokreślona liczba dni hybrydowych w Warszawie
- !Rola przez agencję (CORRECT CONTEXT) – możliwy outsourcing, a nie bezpośrednie zatrudnienie u klienta
- !Brak informacji o dyżurach/on-call
- !Mile widziane RAG/LLM – może być kluczowe w praktyce, ale nie wymagane
Codzienna praca
- •Tworzenie i utrzymywanie pipeline'ów danych w PySpark na Databricks
- •Implementacja rozwiązań ML/AI, w tym systemów RAG i modeli augmentowanych LLM
- •Optymalizacja zapytań SQL i zarządzanie Delta Lake
- •Pisanie kodu produkcyjnego w Pythonie z zachowaniem standardów Clean Code
- •Code review i mentoring dla młodszych członków zespołu
- •Współpraca z Product, Engineering i Operations przy skalowalnych rozwiązaniach
- •Dokumentowanie decyzji technicznych i tworzenie bibliotek wielokrotnego użytku
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Minimum sensowne
Mid-level data engineer z co najmniej 2-letnim doświadczeniem w ML, solidną znajomością Pythona i PySpark, oraz podstawową praktyką na Databricks. Potrafi samodzielnie prowadzić projekty i komunikować się po angielsku.
Raczej nie dla
Osoby bez doświadczenia w ML (nawet jeśli silne data engineering), które preferują pracę w dużych, zhierarchizowanych zespołach. Juniorzy bez 2 lat w ML nie spełnią minimalnych wymagań.
Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid4/5
Senior4/5
Hands-on5/5
Architekt2/5
Remote2/5
Enterprise3/5
Pytania do rekrutera
- ?Ile osób liczy zespół i jak wygląda podział ról?
- ?Czy wymagana jest znajomość konkretnych frameworków LLM (np. LangChain, LlamaIndex)?
- ?Jakie są godziny pracy i czy jest elastyczność w ramach hybrydy?
- ?Czy istnieje możliwość bezpośredniego zatrudnienia u Samba TV po okresie przez agencję?
- ?Jak wygląda proces deploy'u modeli ML do produkcji?
- ?Czy są dyżury on-call? Jak często?
- ?Jakie są plany rozwoju technologicznego – czy stos będzie ewoluował w stronę większej ilości AI?
Brakujące informacje
- −Wielkość zespołu (liczba osób)
- −Szczegóły dotyczące stosu ML (jakie frameworki LLM, bazy wektorowe)
- −Czy istnieje budżet na szkolenia/konferencje
- −Opis benefitów poza darmowym lunchem
Zespół
Mały, międzynarodowy zespół z dużą autonomią i wpływem na środowisko pracy. Praktyki Agile, code review i mentoring. Swobodna, ale profesjonalna atmosfera.
Rekrutacja
Etapy: Technical survey (~10 min), Technical screening (30 min), 3-4 rozmowy techniczne z zespołem Samba TV (każda ~60 min).
Oferta w skrócie
15 000 – 28 000PLN / mies.
🔀HybrydowaTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Senior · 2+ latDoświadczenie
LokalizacjaWarszawa
Źródło
pracujAktywna
Opublikowano9 maja 2026
Ostatnio sprawdzono9 maja 2026
Wygasa za19 dni
🔗Podobne oferty