Data Solutions Engineer (rola projektowa)
PwC
Rola Data Solutions Engineer w PwC to projektowe stanowisko Data Engineera, gdzie będziesz projektować, budować i zarządzać rozwiązaniami danych w chmurze Azure, głównie przy użyciu Databricks i Microsoft Fabric. Pracujesz nad różnorodnymi projektami dla klientów zewnętrznych, co oznacza, że unikniesz rutyny, ale musisz szybko adaptować się do nowych środowisk. To rola łącząca inżynierię danych (PySpark, Python, SQL) z wiedzą o architekturach danych (Data Lake, Lakehouse) i testowaniem. Wymagana jest samodzielność w zakresie prowadzenia działalności gospodarczej (B2B).
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano liczby dni pracy z biura w modelu hybrydowym, brak informacji o wielkości zespołu.
Rola Data Solutions Engineer w PwC to projektowe stanowisko Data Engineera, gdzie będziesz projektować, budować i zarządzać rozwiązaniami danych w chmurze Azure, głównie przy użyciu Databricks i Microsoft Fabric. Pracujesz nad różnorodnymi projektami dla klientów zewnętrznych, co oznacza, że unikniesz rutyny, ale musisz szybko adaptować się do nowych środowisk. To rola łącząca inżynierię danych (PySpark, Python, SQL) z wiedzą o architekturach danych (Data Lake, Lakehouse) i testowaniem. Wymagana jest samodzielność w zakresie prowadzenia działalności gospodarczej (B2B).
- ✓Różnorodne projekty – unikniesz rutyny i zdobędziesz szerokie doświadczenie
- ✓Międzynarodowe projekty i możliwość wyjazdów służbowych
- ✓Elastyczne godziny pracy
- ✓Wymagana jest znajomość narzędzi AI – firma stawia na nowoczesne technologie
- !Model hybrydowy z 'okazjonalną pracą zdalną' – niejasne, ile dni w biurze tygodniowo
- !Wymóg komunikatywnej znajomości polskiego – może ograniczać zagranicznych kandydatów
- !Wzmianka o 'okazjonalnych podróżach służbowych' – brak informacji o częstotliwości
- !Projektowy charakter pracy – zmienność projektów i klientów może być niepewna
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i implementacja rozwiązań w Databricks oraz Microsoft Fabric
- •Tworzenie i optymalizacja pipeline'ów danych w PySpark i Python (Pandas, SQL Alchemy)
- •Praca z usługami Azure: Data Factory, ADLS, SQL Server, Key Vault
- •Pisanie testów jednostkowych i integracyjnych dla kodu
- •Udział w spotkaniach zespołu i dzielenie się wiedzą z młodszymi członkami
- •Wykorzystanie narzędzi AI do automatyzacji zadań i analizy informacji
- •Przestrzeganie wewnętrznych standardów dostarczania rozwiązań i wytycznych
Doświadczony Data Engineer z minimum 3-5 latami, który biegle włada Databricks i Azure, pisze czysty Python z użyciem frameworków (FastAPI/Django) i ceni sobie różnorodność projektów. Osoba o konsultingowym nastawieniu, gotowa na pracę w modelu B2B, która lubi dzielić się wiedzą i korzystać z narzędzi AI w codziennej pracy.
Data Engineer z dokładnie 3-letnim stażem, który ma co najmniej 2 lata praktyki w Databricks i PySpark, zna Azure Data Factory i ma podstawową wiedzę o testowaniu. Komunikatywny w języku polskim i angielskim (C1), gotowy na prowadzenie własnej działalności.
Osoby z mniej niż 3 latami doświadczenia w inżynierii danych, które nie pracowały z Databricks lub PySpark. Rola nie jest dla kogoś, kto szuka etatu UoP (wymagane B2B) ani dla osób preferujących długoterminową stabilność w jednym produkcie (praca projektowa).
- ?Ile dni w tygodniu średnio spędza się w biurze w modelu hybrydowym?
- ?Jak często występują podróże służbowe i dokąd?
- ?Jaki jest typowy czas trwania projektu?
- ?Ile osób liczy zespół projektowy?
- ?Czy istnieje możliwość pracy nad projektami międzynarodowymi od razu?
- ?Jakie narzędzia AI są obecnie używane w zespole?
- ?Czy są przewidziane budżety na szkolenia lub certyfikacje?
- ?Jak wygląda wsparcie dla osób rozpoczynających działalność gospodarczą?
- −Nie podano liczby dni pracy z biura w modelu hybrydowym
- −Brak informacji o wielkości zespołu
- −Brak opisu ścieżki kariery i możliwości awansu
- −Nie wspomniano o dyżurach (on-call) ani SLA
- −Brak szczegółów o budżecie szkoleniowym
Zespół o konsultingowym nastawieniu, współpracujący w międzynarodowym środowisku, z naciskiem na dzielenie się wiedzą i korzystanie z nowoczesnych technologii AI.
Dwuetapowy proces: przesłanie CV, krótka rozmowa telefoniczna z rekruterem, a następnie spotkanie (interview) celem lepszego poznania.