Senior Big Data Engineer (bankowość)
emagine
Rola polega na budowaniu i utrzymywaniu rozwiązań Big Data dla klienta z sektora bankowego. Praca obejmuje projektowanie architektury, implementację procesów przetwarzania danych (batch i streaming) w Spark oraz integrację różnych źródeł danych. Zespół pracuje w Scrumie. Model hybrydowy wymaga obecności w biurze w Warszawie tylko 1 dzień na 2 tygodnie, co daje dużą elastyczność.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani liczby inżynierów w projekcie, brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie domowe).
Rola polega na budowaniu i utrzymywaniu rozwiązań Big Data dla klienta z sektora bankowego. Praca obejmuje projektowanie architektury, implementację procesów przetwarzania danych (batch i streaming) w Spark oraz integrację różnych źródeł danych. Zespół pracuje w Scrumie. Model hybrydowy wymaga obecności w biurze w Warszawie tylko 1 dzień na 2 tygodnie, co daje dużą elastyczność.
- ✓Bardzo elastyczny model hybrydowy – tylko 1 dzień w biurze na 2 tygodnie
- ✓Konkretna stawka B2B i jasne wymagania techniczne
- ✓Nowoczesny stos technologiczny (Spark, Kafka, Hadoop, CI/CD) w bankowości
- −Rola w modelu outsourcingowym – realna praca u klienta bankowego, co może wiązać się z formalnościami i mniejszą autonomią techniczną
- −Brak informacji o systemie on-call lub dyżurach – warto doprecyzować na rozmowie
- !Nie podano konkretnego klienta ani projektu – brak możliwości oceny skali systemu
- !Nie określono wielkości zespołu ani struktury raportowania
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, rodzaj zadań)
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Tworzenie i optymalizacja procesów ETL w Apache Spark (Python/Scala)
- •Projektowanie architektury systemów Big Data (Hadoop, Hive, Kudu)
- •Integracja strumieni danych z Apache Kafka
- •Implementacja procesów przetwarzania w trybie batch i streaming
- •Pisanie zaawansowanych zapytań SQL oraz praca z formatami danych (Parquet, Avro, ORC)
- •Dokumentacja i testowanie rozwiązań Big Data
- •Współpraca w zespole Scrum (Jira, Confluence)
- •Integracja danych z wielu źródeł (data integration)
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier z min. 5-letnim stażem w IT, który posiada co najmniej 4-letnie doświadczenie programistyczne w Spark (Python/Scala) oraz solidną znajomość Hadoop, Kafka i SQL. Musi wykazywać się umiejętnością projektowania architektury rozwiązań Big Data.
Osoby z mniej niż 5-letnim doświadczeniem w IT lub bez praktyki w programowaniu w Spark (min. 4 lata). Juniorzy i midzi bez głębokiej wiedzy Big Data nie spełnią wymogów.
- ?Czy projekt jest greenfield/nowe rozwiązanie, czy modernizacja legacy?
- ?Ile osób liczy zespół Data Engineerów i jak wygląda podział obowiązków?
- ?Jaka jest skala danych (wolumen, liczba źródeł)?
- ?Czy wymagane są dyżury on-call lub praca w weekendy?
- ?Jakie narzędzia CI/CD są używane?
- ?Czy istnieje możliwość całkowicie zdalnej pracy po okresie wdrożenia?
- ?Czy przewidziane są szkolenia lub certyfikacje (np. Cloudera, Databricks)?
- −Nie podano wielkości zespołu ani liczby inżynierów w projekcie
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie domowe)
- −Nie określono, czy praca dotyczy jednego projektu czy rotacyjnie