Mid Data Engineer
Be in IT
Rola Mid Data Engineer polegająca na projektowaniu i utrzymywaniu rozwiązań do przetwarzania danych w chmurze (AWS/Azure). Główne zadania to budowa i optymalizacja pipeline'ów ETL z użyciem Azure Data Factory, Databricks i Synapse. Data Engineer będzie współpracować z analitykami i interesariuszami biznesowymi, dbając o jakość danych i zgodność z regułami. Jest to praktyczna, techniczna rola w środowisku hybrydowym (2 dni w biurze w Warszawie).
Brakuje: nazwa klienta końcowego, wielkość zespołu i struktura hierarchiczna.
Rola Mid Data Engineer polegająca na projektowaniu i utrzymywaniu rozwiązań do przetwarzania danych w chmurze (AWS/Azure). Główne zadania to budowa i optymalizacja pipeline'ów ETL z użyciem Azure Data Factory, Databricks i Synapse. Data Engineer będzie współpracować z analitykami i interesariuszami biznesowymi, dbając o jakość danych i zgodność z regułami. Jest to praktyczna, techniczna rola w środowisku hybrydowym (2 dni w biurze w Warszawie).
- ✓Szybki proces rekrutacyjny (1-2 rozmowy online)
- ✓Wsparcie przy zakładaniu działalności gospodarczej
- ✓Długofalowa współpraca z możliwością lekkiej elastyczności godzin
- !Brak informacji o kliencie końcowym (firma rekrutująca to agencja)
- !Wielkość zespołu i struktura projektu nie są znane
- !Wymóg dostępności ASAP może sugerować pilną potrzebę
- !Nie wspomniano o dyżurach on-call ani obsłudze incydentów
- •Projektowanie i implementacja pipeline'ów ETL w Azure Data Factory i Databricks
- •Optymalizacja istniejących przepływów danych pod kątem wydajności i kosztów
- •Tworzenie i dokumentowanie modeli danych (schematy, tabele) w Data Lake lub Synapse
- •Monitorowanie jakości danych i wdrażanie reguł walidacji
- •Współpraca z analitykami biznesowymi w celu zrozumienia wymagań raportowych
- •Uczestnictwo w migracji danych z on-premise do chmury
- •Konfiguracja i utrzymanie CI/CD dla pipeline'ów danych (np. Azure DevOps)
- •Code review i wsparcie dla młodszych członków zespołu
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Data Engineer z co najmniej 4 latami doświadczenia, znający podstawy Azure/AWS i SQL, gotowy do pracy w biurze 2 dni w tygodniu. Osoba ta powinna samodzielnie realizować proste pipeline'y ETL pod nadzorem starszych członków zespołu.
Juniorzy z mniej niż 4 latami doświadczenia lub osoby szukające w pełni zdalnej pracy. Nie sprawdzi się ktoś, kto nie chce pracować w biurze lub nie ma doświadczenia w chmurze.
- ?Jaka jest wielkość zespołu Data Engineering i ilu seniorów w nim pracuje?
- ?Czy w projekcie używany jest głównie Azure czy AWS, czy oba?
- ?Jakie są największe wyzwania techniczne w obecnych pipeline'ach danych?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call lub praca w weekendy?
- ?Jaka jest skala danych (wolumen, liczba źródeł)?
- ?Jak często odbywają się spotkania zespołu w biurze – czy 2 dni to sztywny wymóg?
- ?Czy istnieje możliwość rozwoju i szkoleń (budżet na konferencje)?
- −Nazwa klienta końcowego
- −Wielkość zespołu i struktura hierarchiczna
- −Szczegółowy proces rekrutacyjny (np. czy jest zadanie domowe)
- −Informacja o ewentualnych dyżurach on-call
- −Budżet na szkolenia i konferencje
Jedna lub dwie rozmowy techniczne online z managerami, każda trwająca około godziny. Brak informacji o zadaniu domowym.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię ETL. Pełne statystyki zarobków →