Pomiń do treści
Logo firmy QED.ai

Mid Data Platform Engineer

QED.ai

Oferta w skrócie
15 00021 500PLN / mies.
🔀HybrydowaTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Mid · 3+ latDoświadczenie
LokalizacjaWarszawa
Źródło
Aktywna
Opublikowano15 kwietnia 2026
Ostatnio sprawdzono6 maja 2026
Wygasa za21 dni
Werdykt JobHunt

Jako Mid Data Platform Engineer w QED.ai będziesz budować i utrzymywać infrastrukturę danych dla projektów z zakresu zdrowia publicznego i bezpieczeństwa żywnościowego w Afryce Subsaharyjskiej. Rola łączy elementy data engineeringu, platform engineeringu i integracji z klientami. Będziesz projektować pipeline'y ETL/ELT, dbać o niezawodność danych i pracować w hybrydowym zespole w Warszawie. Praca ma charakter misyjny, a zakres obowiązków jest szeroki – od konkretnych zadań technicznych po udział w sesjach projektowych i code review.

Brakuje: nie podano wielkości zespołu data platform, brak konkretnych informacji o stosowanych narzędziach pipeline'owych (tylko nice-to-have).

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
ETLDjangoSoftware DevelopmentDatabasesSoftware ArchitectureSQLPython
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Data Platform Engineer

Jako Mid Data Platform Engineer w QED.ai będziesz budować i utrzymywać infrastrukturę danych dla projektów z zakresu zdrowia publicznego i bezpieczeństwa żywnościowego w Afryce Subsaharyjskiej. Rola łączy elementy data engineeringu, platform engineeringu i integracji z klientami. Będziesz projektować pipeline'y ETL/ELT, dbać o niezawodność danych i pracować w hybrydowym zespole w Warszawie. Praca ma charakter misyjny, a zakres obowiązków jest szeroki – od konkretnych zadań technicznych po udział w sesjach projektowych i code review.

Plusy
  • Misja społeczna i realny wpływ na zdrowie publiczne i bezpieczeństwo żywnościowe
  • Znacząca autonomia i własność nad projektami
  • Różnorodność zadań: produkt, platforma, integracje
  • Elastyczne godziny pracy
  • Możliwość podróży i poznawania kontekstu problemów
  • Zachęta do eksploracji nowych technologii
Na co uważać
  • !Ogłoszenie kładzie duży nacisk na cechy osobowościowe (odporność emocjonalna, optymizm) – może to sygnalizować wymagające środowisko pracy
  • !Brak informacji o konkretnych narzędziach data platform używanych produkcyjnie (wymienione w nice-to-have, ale nie wiadomo, co jest standardem)
  • !Wspomniana 'chęć przeżycia przygody' i podróże mogą oznaczać nieprzewidywalny grafik
  • !Nie podano wielkości zespołu data platform ani liczby inżynierów danych
Codzienna praca
  • Projektowanie i utrzymywanie pipeline'ów danych (ETL/ELT) z naciskiem na niezawodność (idempotentność, backfille, obsługa opóźnionych danych)
  • Strukturyzacja systemów danych na warstwy (raw, cleaned, curated) i dbanie o ich właściwą separację
  • Podejmowanie decyzji dotyczących trybu przetwarzania (batch, micro-batch, streaming) w zależności od wymagań
  • Pisanie testów i czystego, wersjonowanego kodu (Python, SQL, prawdopodobnie Django)
  • Uczestnictwo w regularnych sesjach projektowych i code review z zespołem
  • Praca na systemach UNIX-owych lub macOS
  • Dokumentacja architektury danych i komunikacja z interesariuszami (w języku angielskim)
  • Rozwiązywanie problemów związanych z jakością i spójnością danych
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).

Minimum sensowne

Minimalny profil to data engineer z co najmniej 2-letnim doświadczeniem w tworzeniu pipeline'ów danych, solidną znajomością SQL i Python, oraz podstawami inżynierii oprogramowania. Musi komunikatywnie władać angielskim i być otwartym na pracę w międzynarodowym środowisku.

Raczej nie dla

Oferta nie jest dla juniorów bez doświadczenia w data pipeline'ach, osób szukających w pełni zdalnej pracy, ani dla tych, którzy nie interesują się misją społeczną lub nie chcą pracować w małym, wielokulturowym zespole.

Ocena dopasowania
Junior2/5
Mid5/5
Senior3/5
Hands-on5/5
Architekt2/5
Remote3/5
Enterprise1/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile osób liczy zespół data platform i ilu jest w nim inżynierów danych?
  • ?Jakie narzędzia są obecnie używane produkcyjnie do budowy pipeline'ów (Dagster, Luigi, czy coś innego)?
  • ?Jak wygląda proces podejmowania decyzji technicznych w zespole?
  • ?Czy przewidziany jest dyżur on-call? Jeśli tak, jaka jest jego częstotliwość?
  • ?Jakie są konkretne źródła danych i skala danych (wolumen, częstotliwość)?
  • ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej z zagranicy na krótki okres?
  • ?Jak wygląda proces rekrutacyjny – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
  • ?Czy firma oferuje budżet na szkolenia lub konferencje?
Brakujące informacje
  • Nie podano wielkości zespołu data platform
  • Brak konkretnych informacji o stosowanych narzędziach pipeline'owych (tylko nice-to-have)
  • Nie opisano procesu rekrutacyjnego (etapy, czas trwania)
  • Brak informacji o wielkości i charakterze danych (wolumen, źródła)
  • Nie wspomniano o polityce dotyczącej dyżurów on-call
  • Nie podano budżetu na szkolenia ani konferencje
Zespół

Mały, zaangażowany zespół o misyjnym nastawieniu, pracujący w hybrydowym modelu w Warszawie. Kładzie nacisk na współpracę międzykulturową, samodzielność i odporność emocjonalną. Atmosfera jest prawdopodobnie nieformalna, ale wymagająca, z dużym poczuciem odpowiedzialności za wpływ na realne problemy.

Wynagrodzenie vs rynekn=40 · Mid · B2B

Na poziomie rynkowym

Ta oferta15 00021 500
Mediana: Mid · ETL · B2B18 48021 840

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

🔗Podobne oferty