Pomiń do treści
Logo firmy Harvey Nash Technology

Data Engineer (Senior/Mid)

Harvey Nash Technology

Oferta w skrócie
24 00035 000PLN / mies.
🏢StacjonarnaTryb pracy
📄Umowa o pracęKontrakt
⏱️Senior · 3+ latDoświadczenie
LokalizacjaWarszawa
Aktywna
Opublikowano11 czerwca 2026
Ostatnio sprawdzono11 czerwca 2026
Wygasa za20 dni
Werdykt JobHunt

To rola Data Engineer w sektorze finansowym/inwestycyjnym. Będziesz budować i utrzymywać pipeline'y przetwarzające duże zbiory danych, używać Python i Spark/Scala, projektować rozwiązania chmurowe (cloud), współpracować z analitykami inwestycyjnymi i data scientistami. Mimo ogłoszenia o hybrydzie, dane wskazują pracę stacjonarną w biurze w Warszawie.

Brakuje: brak informacji o konkretnym dostawcy chmury, brak opisu procesu rekrutacyjnego.

🛠 Wymagane (Must Have)
Dane źródłowe
Mile widziane (Nice to Have)
Dane źródłowe
SparkScalagraph databases
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Data Engineer

To rola Data Engineer w sektorze finansowym/inwestycyjnym. Będziesz budować i utrzymywać pipeline'y przetwarzające duże zbiory danych, używać Python i Spark/Scala, projektować rozwiązania chmurowe (cloud), współpracować z analitykami inwestycyjnymi i data scientistami. Mimo ogłoszenia o hybrydzie, dane wskazują pracę stacjonarną w biurze w Warszawie.

Plusy
  • Praca w branży inwestycyjnej – możliwość zdobycia wiedzy domenowej
  • Duża firma (1000+ pracowników) – stabilność
  • Możliwość pracy z różnorodnymi technologiami big data
Na co uważać
  • Rozbieżność między trybem pracy: strukturalne dane mówią 'office', a opis zawiera 'hybrid' – brak jasności
  • Rekrutacja przez agencję (Harvey Nash) – mniejsza transparentność
  • Szeroka rozpiętość wynagrodzenia (24-35k) sugerująca możliwość negocjacji, ale też dużą rozpiętość wymagań
  • !Zapis 'zainteresowanie lub doświadczenie w big data' jest mało konkretny
  • !Lista nice-to-have zawiera Spark i Scala, które są wymagane – możliwe niespójności w treści
  • !Brak informacji o zespole i konkretnych technologiach chmurowych
Codzienna praca
  • Projektowanie i rozwój pipeline'ów ETL/ELT do przetwarzania dużych zbiorów danych
  • Implementacja rozwiązań w Python (np. skrypty, frameworki)
  • Praca z Spark/Scala przy transformacji danych
  • Budowa i optymalizacja infrastruktury chmurowej dla danych
  • Współpraca z zespołem inwestycyjnym i data scientistami nad rozwiązaniami data-driven
  • Przeprowadzanie Proof of Concept (POC) dla nowych technologii big data
  • Tworzenie narzędzi do wizualizacji i eksploracji danych (strukturyzowanych i niestrukturyzowanych)
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Data engineer z 3 latami doświadczenia, biegły w Pythonie, mający kontakt ze Spark lub Scala, gotowy do pracy w biurze.

Raczej nie dla

Nie dla osób poniżej 3 lat doświadczenia w data engineering, bez silnego Pythona i znajomości Spark/Scala. Również nie dla osób szukających pracy zdalnej lub elastycznej hybrydy.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid3/5
Senior5/5
Hands-on5/5
Architekt2/5
Remote1/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Jaki jest faktyczny tryb pracy – stacjonarny czy hybrydowy? Ile dni w biurze?
  • ?Jaka chmura jest używana (AWS, Azure, GCP)?
  • ?Ile osób liczy zespół data engineering?
  • ?Czy przewidziane są dyżury on-call?
  • ?Jakie narzędzia do wizualizacji danych są stosowane?
  • ?Jaki jest proces rekrutacyjny – ilość etapów, zadanie domowe?
Brakujące informacje
  • Brak informacji o konkretnym dostawcy chmury
  • Brak opisu procesu rekrutacyjnego
  • Nie wiadomo, czy praca dotyczy jednego klienta czy projektów rotacyjnych
  • Nie podano wielkości zespołu
Zespół

Współpraca z investment professionals i data scientistami, nacisk na innowacje i POC – środowisko wymagające i dynamiczne.

Wynagrodzenie vs rynekn=16 · Senior · Data · UoP

Powyżej mediany rynkowej

Ta oferta24 00035 000
Mediana: Senior · Data · Python · UoP21 50028 000

Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →

🔗Podobne oferty