Data Engineer/Analyst
speedapp
Pomimo tytułu Data Engineer/Analyst, rola to przede wszystkim Data Engineer w globalnej organizacji finansowej. Będziesz odpowiedzialny za projektowanie i utrzymywanie skalowalnej platformy danych na Azure i Databricks, w tym ETL/ELT, zarządzanie danymi, modernizację legacy rozwiązań (SSIS) oraz integrację z systemami źródłowymi. Analityka danych jest drugorzędna – głównie wsparcie dla analityków biznesowych.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nazwa klienta i szczegóły projektu., wielkość zespołu i struktura..
Tytuł sugeruje połączenie inżynierii danych i analityki, ale w praktyce jest to rola inżyniera danych. Analityka ogranicza się do współpracy z analitykami biznesowymi i oceny rozwiązań analitycznych, nie obejmuje samodzielnego tworzenia raportów ani modeli analitycznych.
Pomimo tytułu Data Engineer/Analyst, rola to przede wszystkim Data Engineer w globalnej organizacji finansowej. Będziesz odpowiedzialny za projektowanie i utrzymywanie skalowalnej platformy danych na Azure i Databricks, w tym ETL/ELT, zarządzanie danymi, modernizację legacy rozwiązań (SSIS) oraz integrację z systemami źródłowymi. Analityka danych jest drugorzędna – głównie wsparcie dla analityków biznesowych.
- ✓Umowa B2B.
- ✓Dedykowany mentor.
- ✓Firma z nagrodami (Diamenty Forbesa).
- ✓Bezpośrednia komunikacja i transparentność.
- !Outsourcing model – jesteś przypisany do klienta, nie bezpośrednio do speedapp.
- !Opis ogólnikowy – brak konkretów o kliencie i zespole.
- !Nieokreślony proces rekrutacyjny poza pierwszą rozmową.
- !Wymaganie C# w SSIS – może być ukryte oczekiwanie.
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i rozwój struktur danych w MS SQL Server i Data Lake (Pond DB).
- •Implementacja potoków ETL/ELT z użyciem Azure Data Factory, Databricks, Apache Spark.
- •Optymalizacja istniejących procesów ładowania danych i modernizacja legacy SSIS do chmury.
- •Przygotowywanie dokumentacji technicznej, diagramów architektury i konfiguracja CI/CD.
- •Współpraca z analitykami biznesowymi i architektami przy definiowaniu architektury docelowej.
- •Tworzenie API do udostępniania danych oraz integracja z systemami źródłowymi.
- •Uczestnictwo w spotkaniach z interesariuszami i komunikacja techniczna na poziomie biznesowym.
- •Utrzymanie i monitorowanie jakości danych, bezpieczeństwa i stabilności platformy.
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Minimalnie: doświadczony inżynier danych z solidnym SQL i znajomością Azure Data Factory oraz Databricks, który potrafi zaprojektować i wdrożyć ETL/ELT. Wymagana jest biegłość w Python i Apache Spark.
Osoby szukające pracy w pełni zdalnej (wymagane 3 dni w biurze we Wrocławiu) ani początkujący juniorzy. Rola nie jest odpowiednia dla analityka danych skupionego na raportowaniu i wizualizacji – to głównie inżynieria danych.
- ?Do jakiego konkretnie klienta (globalna organizacja finansowa) będę przypisany? Czy możesz podać nazwę lub branżę?
- ?Jaka jest wielkość zespołu data engineering u klienta? Ilu inżynierów, ilu analityków?
- ?Czy stack produkcyjny jest zgodny z wymienionym? Czy używacie również innych narzędzi jak Snowflake, Kafka?
- ?Jak wygląda proces migracji legacy? Czy są to projekty greenfield czy modernizacja istniejących systemów?
- ?Czy jest przewidziane wsparcie onboardingu i mentoring? Jak długo trwa okres wdrożenia?
- ?Jakie są godziny pracy? Czy istnieje dyżur (on-call) lub praca w weekendy?
- ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej z innych miast Polski, czy musi to być Wrocław?
- ?Jaka jest kultura pracy u klienta – czy to zwinne zespoły, czy bardziej tradycyjne zarządzanie?
- −Nazwa klienta i szczegóły projektu.
- −Wielkość zespołu i struktura.
- −Czy rola wymaga dyżurów on-call.
- −Budżet na szkolenia/konferencje.
Współpraca z mentorem, bezpośrednia komunikacja, wydarzenia integracyjne. Kultura speedapp nastawiona na rozwój, ale ostateczne środowisko zależy od klienta.
Aplikacja i CV, następnie rozmowa telefoniczna z recruiterem speedapp, dalsze etapy opisane ogólnikowo – szczegóły przekazane podczas rozmowy.