Pomiń do treści
Logo firmy emagine

Data Engineer – Systemy Bankowe (Risk / AML)

emagine

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🔀HybrydowaTryb pracy
📄OtherKontrakt
⏱️Mid · 3+ latDoświadczenie
LokalizacjaWarszawa
Źródło
Aktywna
Opublikowano27 kwietnia 2026
Ostatnio sprawdzono6 maja 2026
Wygasa za13 dni
Werdykt JobHunt

Rola polega na utrzymaniu i rozwoju systemów danych w bankowości, ze szczególnym naciskiem na obszar ryzyka i AML (przeciwdziałanie praniu pieniędzy). To połączenie klasycznej inżynierii danych (ETL, SQL, Python) z analizą systemową i ścisłą współpracą z biznesem. Praca częściej opiera się na utrzymaniu istniejących rozwiązań (maintenance) niż budowie nowych systemów greenfield. Candidate musi być gotowy na przetwarzanie dużych wolumenów danych i pracę z legacy ETL (DataStage, SSIS) oraz Oracle.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, forma rozmów), brak informacji o wielkości zespołu i strukturze raportowania.

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
System AnalysisFinancial ServicesmaintenanceBanking SystemsDataStage (ETL)SQLPythonData modelingETLSQL Server Integration Services (SSIS)
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Data Engineer

Rola polega na utrzymaniu i rozwoju systemów danych w bankowości, ze szczególnym naciskiem na obszar ryzyka i AML (przeciwdziałanie praniu pieniędzy). To połączenie klasycznej inżynierii danych (ETL, SQL, Python) z analizą systemową i ścisłą współpracą z biznesem. Praca częściej opiera się na utrzymaniu istniejących rozwiązań (maintenance) niż budowie nowych systemów greenfield. Candidate musi być gotowy na przetwarzanie dużych wolumenów danych i pracę z legacy ETL (DataStage, SSIS) oraz Oracle.

Plusy
  • Praca dla dużego, stabilnego klienta bankowego
  • Możliwość nauki Azure Databricks jako preferencja
  • Rola łącząca aspekty techniczne z biznesowymi – ciekawa dla analitycznie myślących
Na co uważać
  • Brak jakiejkolwiek informacji o procesie rekrutacyjnym
  • Rola może być silnie zdominowana przez utrzymanie, a nie rozwój – niewielki greenfield
  • Nie wiadomo, czy stawka 130 PLN/h jest maksymalna czy negocjowalna
  • Brak informacji o wielkości zespołu ani o bezpośrednim przełożonym
  • !Hybryda '2/tydz. w biurze (możliwe rzadziej)' – nieprecyzyjne określenie częstotliwości
  • !Obowiązki z pogranicza analizy systemowej i architektury – może być rozmyta odpowiedzialność
  • !Preferencje chmurowe – firma może planować migrację, co zwiększa zakres obowiązków
  • !Brak wzmianki o możliwości rozwoju lub szkoleniach
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Tworzenie i optymalizacja złożonych zapytań SQL (w tym funkcje okienkowe) w Oracle
  • Utrzymanie i rozwijanie procesów ETL w DataStage i SSIS
  • Pisanie skryptów przetwarzania danych w Pythonie
  • Orkiestracja procesów danych przy użyciu Airflow lub SSIS
  • Modelowanie danych (dimensional modeling, star/snowflake schema) i implementacja SCD
  • Analiza wymagań biznesowych wspólnie z zespołami risk/AML i IT
  • Debugowanie i rozwiązywanie problemów z przepływami danych w środowisku produkcyjnym
  • Współpraca z administratorami baz danych przy optymalizacji wydajności
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).

Minimum sensowne

Data engineer z co najmniej 2-3 letnim doświadczeniem w SQL i ETL, który potrafi samodzielnie analizować wymagania biznesowe i ma podstawy Pythona. Może nie mieć doświadczenia stricte bankowego, ale musi wykazać się gotowością do szybkiego uczenia się domeny.

Raczej nie dla

Juniorzy bez samodzielności w SQL i ETL, osoby szukające pracy zdalnej w 100% (wymagana hybryda), ani programiści Pythona nastawieni na tworzenie nowych aplikacji (nacisk na utrzymanie i analizę).

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid4/5
Senior3/5
Hands-on5/5
Architekt2/5
Remote2/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Jaki jest stosunek utrzymania do nowych rozwojów w codziennej pracy (w procentach)?
  • ?Ile osób liczy zespół i jakie są role poszczególnych członków?
  • ?Czy na pewno jest to rola tylko data engineera, czy też elementy analityka biznesowego/systemowego?
  • ?Jakie są konkretne systemy/ legacy, które będę utrzymywać?
  • ?Czy istnieje plan migracji do chmury (Azure Databricks)? Jeśli tak, w jakim horyzoncie czasowym?
  • ?Jak wygląda proces rekrutacji – ile etapów, czy jest zadanie domowe, live coding?
  • ?Czy są dyżury on-call lub praca w weekendy przy oknach serwisowych?
Brakujące informacje
  • Brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, forma rozmów)
  • Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze raportowania
  • Nie wiadomo, jakie są konkretne systemy/narzędzia używane w codziennej pracy (oprócz ogólnych wymagań)
  • Brak informacji o budżecie szkoleniowym lub możliwościach rozwoju
🔗Podobne oferty