Senior Data Engineer, Growth Alliance
HelloFresh
Rola polega na projektowaniu i skalowaniu warstwy danych dla profilu klienta, umożliwiającej personalizację i segmentację w czasie rzeczywistym. Będziesz integrować różne źródła danych w ujednolicony widok klienta, optymalizować infrastrukturę Databricks oraz budować potoki danych na platformie AWS. Pracujesz w autonomicznym, cross-funkcjonalnym zespole w ramach Growth Alliance, współpracując z analitykami i inżynierami. To typowa rola Data Engineera z naciskiem na PySpark, Kubernetes i nowoczesne narzędzia AI.
Brakuje: liczba dni hybrydowych (ile w biurze, ile zdalnie), wielkość zespołu (liczba osób w zespole).
Rola polega na projektowaniu i skalowaniu warstwy danych dla profilu klienta, umożliwiającej personalizację i segmentację w czasie rzeczywistym. Będziesz integrować różne źródła danych w ujednolicony widok klienta, optymalizować infrastrukturę Databricks oraz budować potoki danych na platformie AWS. Pracujesz w autonomicznym, cross-funkcjonalnym zespole w ramach Growth Alliance, współpracując z analitykami i inżynierami. To typowa rola Data Engineera z naciskiem na PySpark, Kubernetes i nowoczesne narzędzia AI.
- ✓Nowoczesny stack: Databricks, PySpark, Kubernetes, AWS
- ✓Praca nad realnym produktem wpływającym na miliony klientów
- ✓Międzynarodowe zespoły i globalna skala
- ✓Nowoczesne biuro w centrum Warszawy z udogodnieniami
- −Wymaganie doświadczenia z agentami AI (Claude Code, Copilot) jako must-have – może być nietypowe i dyskryminować kandydatów bez takiego doświadczenia
- −Brak informacji o systemie dyżurów (on-call) – może występować w środowisku produkcyjnym
- !Wzmianka o 'pair programming' – nie wiadomo jak często i w jakiej formie
- !Ogólnikowe stwierdzenie 'above all, we are looking for individuals who will make HelloFresh better' – nieprecyzyjne kryteria
- •Projektowanie i implementacja skalowalnych potoków danych w PySpark na Databricks
- •Integracja danych z różnych źródeł (Kafka, AWS S3, PostgreSQL) do ujednoliconego widoku klienta
- •Pisanie i review kodu w Pythonie oraz zarządzanie pipeline'ami w Airflow/Prefect
- •Optymalizacja wydajności zapytań i modeli danych na Databricks
- •Wdrażanie i utrzymanie infrastruktury na AWS (EMR, Glue, S3) z użyciem Kubernetesa
- •Współpraca z Product Ownerami i analitykami przy definiowaniu wymagań danych
- •Implementacja monitorowania jakości danych i testowania potoków
- •Używanie agentów AI (np. Claude Code, Copilot) do wspomagania kodowania i nawigacji w kodzie
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Minimalny profil to Data Engineer z kilkuletnim doświadczeniem, solidną znajomością Pythona i PySpark, oraz praktyką w budowaniu potoków danych w chmurze. Kandydat powinien mieć podstawowe doświadczenie z Kubernetes i być otwarty na używanie agentów AI w codziennej pracy.
Osoby bez doświadczenia w data engineeringu, juniorzy szukający pierwszej roli, ani kandydaci, którzy nie chcą pracować z PySpark i Kubernetes na co dzień, nie powinni aplikować. Rola nie jest odpowiednia dla kogoś, kto preferuje pracę zdalną w pełni (hybrid) lub unika nowoczesnych narzędzi AI.
- ?Ile dni w tygodniu wymaganych jest w biurze?
- ?Jak wygląda proces rekrutacyjny (etapy, czy jest zadanie domowe)?
- ?Jaki jest wielkość zespołu Marketing Customer Profile i jego struktura?
- ?Czy są planowane dyżury on-call? Jak często?
- ?Jakie konkretnie agenty AI są używane i w jakim stopniu są zintegrowane z workflow?
- ?Czy istnieją możliwości rozwoju w kierunku architekta danych lub lidera technicznego?
- ?Jak często stosowane jest pair programming i jakie są standardy code review?
- ?Czy stack produkcyjny różni się od wymienionego w ogłoszeniu (np. czy Databricks jest głównym środowiskiem)?
- −Liczba dni hybrydowych (ile w biurze, ile zdalnie)
- −Wielkość zespołu (liczba osób w zespole)
- −Szczegóły procesu rekrutacyjnego (etapy, czas trwania)
- −Benefity pozapłacowe (poza dostępem do biura) – np. szkolenia, konferencje, prywatna opieka zdrowotna
Zespół pracuje w autonomicznych, cross-funkcjonalnych zespołach w międzynarodowym środowisku. Kultura oparta na dzieleniu się wiedzą, agile i ciągłym doskonaleniu. Współpraca z różnymi rolami (Product Owner, inżynierowie, analitycy).
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię AWS. Pełne statystyki zarobków →