Pomiń do treści
Logo firmy emagine

Senior Big Data Engineer (Scala/Spark/AWS)

emagine

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🔀HybrydowaTryb pracy
📄OtherKontrakt
⏱️Senior · 7+ latDoświadczenie
LokalizacjaWarszawa
Źródło
Aktywna
Opublikowano7 maja 2026
Ostatnio sprawdzono7 maja 2026
Wygasa za11 dni
Werdykt JobHunt

Rola koncentruje się na budowie skalowalnych potoków Big Data w środowisku bankowym (Grupa ds. Zapobiegania Przestępstwom Finansowym). Na co dzień będziesz pracować głównie z Scala, Spark i Pythonem, tworząc i optymalizując rozproszone przetwarzanie danych w czasie bliskim rzeczywistemu. Wymagane jest także testowanie automatyzacyjne (Robot Framework) oraz ścisła współpraca z DevOps, QA i Product Management w podejściu Continuous Delivery. To rola mocno techniczna i produkcyjna – nie architektoniczna ani zarządcza.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: wielkość zespołu, długość projektu i perspektywy rozwojowe.

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Data Engineer

Rola koncentruje się na budowie skalowalnych potoków Big Data w środowisku bankowym (Grupa ds. Zapobiegania Przestępstwom Finansowym). Na co dzień będziesz pracować głównie z Scala, Spark i Pythonem, tworząc i optymalizując rozproszone przetwarzanie danych w czasie bliskim rzeczywistemu. Wymagane jest także testowanie automatyzacyjne (Robot Framework) oraz ścisła współpraca z DevOps, QA i Product Management w podejściu Continuous Delivery. To rola mocno techniczna i produkcyjna – nie architektoniczna ani zarządcza.

Plusy
  • Nowoczesny stack: Spark, AWS, CI/CD
  • Bank jako klient – stabilność i poważne wyzwania data
Na co uważać
  • !Stawka 'up to' – nie określono minimum, co może sugerować negocjacje w dół
  • !Wymóg Robot Framework na poziomie 3+ lat – może być niszowy
  • !Brak informacji o długości projektu i wielkości zespołu
  • !Okazjonalna fizyczna obecność w Gdańsku/Gdyni na planowanie kwartalne (2 dni)
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Budowanie i optymalizacja rozproszonych potoków Big Data z użyciem Apache Spark
  • Implementacja transformacji danych w Scala i Python
  • Analiza wymagań biznesowych i doprecyzowywanie niejasności
  • Współpraca z DevOps przy ciągłej dostawie i CI/CD (Jenkins)
  • Przygotowywanie testów automatycznych w Robot Framework i Python
  • Pisanie testów jednostkowych (JUnit, Mockito)
  • Praca z repozytoriami BitBucket/GIT i zarządzanie gałęziami
  • Utrzymywanie i rozwijanie komponentów AWS (Lambda, Step Functions)
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Inżynier danych z 7+ latami w Spark/Scala, 5+ Python i 3+ Robot Framework, który może wykazać się solidnym doświadczeniem w AWS i CI/CD.

Raczej nie dla

Juniorzy ani midowie bez wymaganych lat doświadczenia. Osoby szukające pełnej pracy zdalnej (konieczna hybryda w Warszawie, Łodzi, Gdańsku lub Gdyni) lub niechętne do okazjonalnych wyjazdów na planowanie kwartalne.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid2/5
Senior5/5
Hands-on5/5
Architekt2/5
Remote3/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile osób liczy zespół i jaka jest struktura (Data Engineerowie, DevOps, QA)?
  • ?Jak długo trwa projekt i czy jest możliwość przedłużenia?
  • ?Czy w projekcie używane są już jakieś technologie strumieniowe (Kafka/IBM MQ)?
  • ?Jak wygląda proces CI/CD – czy jest w pełni zautomatyzowany?
  • ?Czy dyżury on-call są wymagane?
  • ?Jakie są główne wyzwania techniczne w obecnych pipeline'ach?
  • ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej z innych miast niż wymienione?
Brakujące informacje
  • Wielkość zespołu
  • Długość projektu i perspektywy rozwojowe
  • Opis procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie domowe?)
  • Benefity pozapłacowe (budżet szkoleniowy, prywatna opieka itp.)
  • Czy istnieje możliwość całkowicie zdalnej pracy z okazjonalnymi wyjazdami?
Zespół

Zespół pracuje w trybie Agile, z silnym naciskiem na Continuous Delivery i współpracę pomiędzy Data Engineerami, DevOps, QA i Product Managementem. Kultura testowania i automatyzacji jest kluczowa.

🔗Podobne oferty