Pomiń do treści
Logo firmy emagine

Ops Engineer

emagine

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🔀HybrydowaTryb pracy
📄OtherKontrakt
⏱️Mid · 3+ latDoświadczenie
LokalizacjaWarszawa
Źródło
Aktywna
Opublikowano11 maja 2026
Ostatnio sprawdzono11 maja 2026
Wygasa za27 dni
Werdykt JobHunt

Rola skupia się na konfiguracji i utrzymaniu procesów pozyskiwania danych do Hadoop z wykorzystaniem frameworka ARC. Praca polega na przygotowywaniu i testowaniu konfiguracji dla nowych źródeł danych, utrzymaniu istniejących potoków oraz rozwiązywaniu problemów związanych z ingesti danych. Jest to rola operacyjna w obszarze data engineering, osadzona w bankowości, na kontrakcie B2B przez agencję.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: wielkość i struktura zespołu, harmonogram dyżurów on-call.

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
UnixMicrosoft DynamicsTestingAtlassian JIRAQuality Assurance (QA)LinuxProject ManagementAgileSQLPython
AI Insights
Tytuł może mylić

Mimo tytułu 'Ops Engineer', rola koncentruje się na data engineeringu i operacjach związanych z ingestią danych do Hadoop, a nie na ogólnym IT ops. To bardziej Data Ops/Platform Engineer specjalizujący się w Hadoop.

Czym naprawdę jest ta rola?Data Engineer

Rola skupia się na konfiguracji i utrzymaniu procesów pozyskiwania danych do Hadoop z wykorzystaniem frameworka ARC. Praca polega na przygotowywaniu i testowaniu konfiguracji dla nowych źródeł danych, utrzymaniu istniejących potoków oraz rozwiązywaniu problemów związanych z ingesti danych. Jest to rola operacyjna w obszarze data engineering, osadzona w bankowości, na kontrakcie B2B przez agencję.

Na co uważać
  • Opis bardzo ogólny – brak konkretów dotyczących frameworka ARC, wielkości zespołu, długości projektu
  • Rola przez agencję (outsourcing) – mniejsza stabilność
  • !Hybryda 3 dni w biurze – ograniczona elastyczność
  • !Brak informacji o dyżurach on-call
  • !Wymóg znajomości wielu narzędzi (Jira, Confluence, Helix) może oznaczać dużo administracji
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Konfigurowanie nowych źródeł danych w frameworku ARC na Hadoop
  • Testowanie konfiguracji ingesti danych przed wdrożeniem produkcyjnym
  • Monitorowanie i utrzymanie istniejących potoków ingesti danych
  • Diagnozowanie i rozwiązywanie problemów z ingestią i konfiguracjami
  • Praca w środowisku Unix/Linux przy zarządzaniu skryptami i plikami konfiguracyjnymi
  • Używanie SQL do walidacji danych i diagnostyki
  • Kodowanie i przegląd zmian w repozytorium GIT
  • Współpraca w zespole Agile z innymi zespołami (cross-functional)
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).

Minimum sensowne

Osoba z 1-2 latami doświadczenia, która potrafi pracować w Unix/Linux, pisać zapytania SQL i używać GIT. Posiada podstawowe umiejętności analityczne i chęć rozwiązywania problemów. Może to być początkujący data engineer lub admin zorientowany na dane.

Raczej nie dla

Nie dla osób szukających wyłącznie roli developerskiej z dużym kodem produkcyjnym. Nie dla juniorów bez żadnego doświadczenia w Linux/SQL ani dla seniorów oczekujących pełnej autonomii architektonicznej – rola ma charakter operacyjny i konfiguracyjny.

Ocena dopasowania
Junior2/5
Mid4/5
Senior3/5
Hands-on4/5
Architekt1/5
Remote1/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Jaki jest stosowany framework ARC – open source czy własny? Czy istnieje dokumentacja?
  • ?Ile źródeł danych jest obecnie ingestowanych? Jakie jest tempo dodawania nowych?
  • ?Jaki jest harmonogram dyżurów on-call i jakie są oczekiwania co do dostępności poza godzinami pracy?
  • ?Jak duży jest zespół, w którym przyjdzie pracować? Czy są inne osoby odpowiedzialne za data engineering?
  • ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej więcej niż 2 dni w tygodniu?
  • ?Jaki jest przewidywany czas trwania projektu i czy jest możliwość przedłużenia?
  • ?Czy wymagane jest doświadczenie w bankowości, czy to tylko kontekst projektu?
Brakujące informacje
  • Wielkość i struktura zespołu
  • Harmonogram dyżurów on-call
  • Częstotliwość dodawania nowych źródeł danych
  • Poziom skomplikowania istniejących potoków
  • Możliwości rozwoju i szkoleń
  • Proces rekrutacyjny (etapy, czas)
🔗Podobne oferty