Rola polega na budowaniu i utrzymaniu skalowalnych systemów danych dla aplikacji AI w sektorze finansowym. Na co dzień projektujesz potoki ETL/ELT, zarządzasz hurtowniami i jeziorami danych, zapewniasz zgodność z regulacjami oraz przygotowujesz dane dla modeli ML. To typowa rola Data Engineera, choć z naciskiem na wsparcie AI – nie tworzysz modeli, ale umożliwiasz ich działanie. Praca hybrydowa w Warszawie, dla klienta z branży finansowej.

Brakuje: liczba dni w biurze w trybie hybrydowym, wielkość zespołu i struktura organizacyjna.

🛠 Wymagane technologie

Dane źródłowe

Apache KafkaNoSQL DatabasesETL/ELT processesreal-time data processingSQLApache SparkCloud Platforms (AWS/GCP/Azure)Data Pipeline DevelopmentFinancial Industry KnowledgeMachine Learning Workflows

AI Insights

Czym naprawdę jest ta rola?Data Engineer

Plusy

✓Praca w branży finansowej – ciekawe wyzwania i stabilny sektor
✓Nowoczesny stack technologiczny (Kafka, Spark, chmura)
✓Możliwość współpracy z AI Engineerami i Data Scientistami

Na co uważać

−Rola przez agencję (outsourcing) – faktyczny pracodawca to klient zewnętrzny, co może oznaczać mniejszą stabilność i brak bezpośredniego wpływu na produkt.

!Nie podano liczby dni w biurze w trybie hybrydowym
!Tytuł zawiera 'AI', ale obowiązki są typowo data-engineeringowe – może być mylący dla osób szukających stricte AI/ML

Codzienna praca

•Projektowanie i implementacja skalowalnych potoków ETL/ELT
•Budowa i utrzymanie hurtowni danych oraz data lakes dla dużych zbiorów finansowych
•Zapewnianie jakości i spójności danych oraz zgodności z regulacjami
•Transformacja i przygotowanie danych dla modeli ML i analiz predykcyjnych
•Współpraca z AI Engineerami i Data Scientistami przy optymalizacji pipeline'ów treningowych i inferencyjnych
•Praca z platformami streamingu danych w czasie rzeczywistym (Kafka, Spark Streaming)
•Zarządzanie bazami SQL i NoSQL, zapewnianie wysokiej dostępności i wydajności
•Monitorowanie, diagnozowanie i optymalizacja przepływów danych oraz wydajności infrastruktury

Więcej o ofercie

Dla kogo jest ta oferta

Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Minimalny kandydat to Data Engineer z 3-letnim doświadczeniem, który zna podstawy ETL/ELT, ma styczność z chmurą i big data, oraz potrafi komunikować się po polsku i angielsku. Brak doświadczenia w finansach nie dyskwalifikuje, ale jest mile widziany.

Raczej nie dla

Osoby bez 3 lat doświadczenia w data engineering, juniorzy, oraz kandydaci szukający pracy w pełni zdalnej (model hybrydowy z biurem w Warszawie).

Ocena dopasowania

Junior1/5

Mid3/5

Senior5/5

Hands-on4/5

Architekt2/5

Remote2/5

Enterprise3/5

Pytania do rekrutera

?Ile dni w tygodniu trzeba być w biurze w Warszawie?
?Dla jakiego konkretnie klienta jest ta rola – jaka instytucja finansowa?
?Jaka jest liczebność zespołu data engineering i struktura?
?Czy istnieje możliwość całkowicie zdalnej pracy po okresie wdrożenia?
?Jak wygląda proces rekrutacyjny – ile etapów i czy jest zadanie domowe?
?Czy w ramach roli są dyżury on-call?
?Jaki jest budżet na szkolenia i konferencje?
?Czy stack produkcyjny różni się od wymienionego w ogłoszeniu (np. konkretny cloud)?