Pomiń do treści
Logo firmy RITS Professional Services

Cloud Engineer (Azure)

RITS Professional Services

Oferta w skrócie
26 04026 880PLN / mies.
🔀HybrydowaTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Mid · 3+ latDoświadczenie
LokalizacjaWrocław
Źródło
Aktywna
Opublikowano22 maja 2026
Ostatnio sprawdzono22 maja 2026
Wygasa za74 dni
Werdykt JobHunt

Rola Cloud Engineer (Azure) to tak naprawdę stanowisko Data Engineera skupionego na platformie Azure. Będziesz projektować i wdrażać pipeline'y danych, budować skalowalne architektury data & AI oraz współpracować z data scientistami w globalnej firmie biotechnologicznej. Codzienność obejmuje pracę z Azure Databricks, Data Factory, Spark/Python oraz infrastrukturą jako kod (Bicep/Terraform). To rola mocno techniczna i produkcyjna, a nie administracyjna.

Brakuje: nie podano wielkości zespołu po stronie klienta, brak informacji o on-call i dyżurach.

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
Azure AI Foundry / AI SearchAzure DevOps & CI/CDPySpark / Apache SparkAzure DatabricksUnity CatalogTerraform / Bicep (IaC)Azure Data FactoryAzure Security & NetworkingSQLPython
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Data Engineer

Rola Cloud Engineer (Azure) to tak naprawdę stanowisko Data Engineera skupionego na platformie Azure. Będziesz projektować i wdrażać pipeline'y danych, budować skalowalne architektury data & AI oraz współpracować z data scientistami w globalnej firmie biotechnologicznej. Codzienność obejmuje pracę z Azure Databricks, Data Factory, Spark/Python oraz infrastrukturą jako kod (Bicep/Terraform). To rola mocno techniczna i produkcyjna, a nie administracyjna.

Plusy
  • Konkretna stawka B2B podana w ogłoszeniu
  • Krótki, przejrzysty proces rekrutacyjny (screening + etap techniczny + opcjonalny + oferta)
  • Praca z najnowszym stackiem Azure AI i data
  • Możliwość pracy nad end-to-end rozwiązaniami data & AI w biotechnologii
  • Program poleceń z bonusem 5000 PLN
Na co uważać
  • !Rola przez firmę outsourcingową – realny klient i projekt mogą różnić się od opisu
  • !Szeroki zakres technologii – ryzyko bycia 'jack of all trades, master of none'
  • !Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze klienta
Codzienna praca
  • Projektowanie i implementacja pipeline'ów ETL/ELT w Azure Data Factory i Databricks
  • Optymalizacja klastrów Spark pod kątem wydajności i kosztów
  • Wdrażanie i zarządzanie Unity Catalogiem dla governance danych
  • Tworzenie i utrzymanie skryptów infrastruktury jako kod (Bicep/Terraform)
  • Konfiguracja prywatnych endpointów, polityk sieciowych i zasad bezpieczeństwa w Azure
  • Współpraca z data scientistami przy deployowaniu modeli AI na Azure AI Foundry
  • Debugowanie wydajności pipeline'ów i optymalizacja zapytań SQL/Spark
  • Dokumentowanie architektury i procesów data engineering
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).

Minimum sensowne

Inżynier z solidną znajomością SQL i Python oraz podstawowym doświadczeniem w Azure (np. Data Factory, Databricks), który chce rozwijać się w kierunku data engineering na chmurze.

Raczej nie dla

Nie dla juniorów bez komercyjnego doświadczenia z Azure ani osób szukających pracy w pełni zdalnej (wymagane 1-2 dni w biurze we Wrocławiu).

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid4/5
Senior3/5
Hands-on5/5
Architekt3/5
Remote3/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile osób liczy zespół data engineering po stronie klienta?
  • ?Czy są dyżury on-call? Jak często?
  • ?Jaki jest stosunek pracy nad nowymi pipeline'ami do utrzymania istniejących?
  • ?Czy klient zapewnia dostęp do szkoleń/certyfikacji Azure?
  • ?Jakie narzędzia do monitoringu i alertowania są używane?
  • ?Czy Unity Catalog jest już wdrożony, czy dopiero będzie implementowany?
  • ?Jaki jest poziom autonomii w doborze technologii i architektury?
Brakujące informacje
  • Nie podano wielkości zespołu po stronie klienta
  • Brak informacji o on-call i dyżurach
  • Nie wiadomo ile projektów/data pipeline'ów będzie się jednocześnie prowadzić
  • Brak budżetu na szkolenia i konferencje
Zespół

Praca w międzynarodowym zespole w globalnym liderze biotechnologicznym, współpraca z data scientistami i analitykami – kultura nastawiona na innowacje i dostarczanie wartości biznesowej.

Rekrutacja

Etap 1: Screening (krótka rozmowa wstępna). Etap 2: rozmowa techniczna z klientem do 1 h (pytania techniczne). Opcjonalny etap 3 (45 min). Etap 4: Oferta.

🔗Podobne oferty