Data Engineer (Azure)
Connectis
Rola polega na budowie i rozwoju globalnej platformy danych (Global Data Mart) w chmurze Azure dla międzynarodowej instytucji finansowej. Będziesz tworzyć i optymalizować pipeline'y ETL/ELT w Databricks z użyciem PySpark i Spark SQL, współpracować z data modelerami, dbać o wydajność i jakość danych oraz uczestniczyć w migracji z systemów legacy do Azure Data Lake. To techniczna, seniorska rola wymagająca silnej znajomości ekosystemu Azure i dużego nacisku na dokumentację i governance.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani liczby osób na podobnych stanowiskach, brak informacji o on-call.
Rola polega na budowie i rozwoju globalnej platformy danych (Global Data Mart) w chmurze Azure dla międzynarodowej instytucji finansowej. Będziesz tworzyć i optymalizować pipeline'y ETL/ELT w Databricks z użyciem PySpark i Spark SQL, współpracować z data modelerami, dbać o wydajność i jakość danych oraz uczestniczyć w migracji z systemów legacy do Azure Data Lake. To techniczna, seniorska rola wymagająca silnej znajomości ekosystemu Azure i dużego nacisku na dokumentację i governance.
- ✓Nowoczesny proces rekrutacji z AI Rekruterem – szybki feedback i możliwość powtórzenia rozmowy
- ✓Bonifikata 5000 PLN za polecenie znajomych
- ✓Wsparcie dedykowanej osoby kontaktowej z Connectis
- ✓Długofalowa współpraca w ugruntowanej firmie
- !Brak informacji o wielkości zespołu
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego (poza wzmianką o AI rekruterze)
- !Nie podano, czy istnieje dyżur on-call
- !Outsourcing – praca u klienta (Connectis jako pośrednik)
- •Tworzenie i optymalizacja notebooków PySpark oraz Spark SQL w Databricks
- •Przygotowywanie dokumentacji technicznej (BRD, SRD, DDL) na podstawie wymagań biznesowych
- •Współpraca z Data Modelerami przy mapowaniu danych source-to-staging i analizie schematów
- •Monitorowanie i optymalizacja wydajności procesów SQL i Spark
- •Konfiguracja i utrzymanie tabel Ingestion Framework dla automatycznego ładowania danych
- •Udział w ceremoniach Agile (Sprint Planning, Backlog Refinement, Retrospectives)
- •Udział w design review i code review procesów ETL/ELT
- •Wsparcie działań Data Governance: data lineage, katalogowanie danych
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Data Engineer z około 6-letnim doświadczeniem, który ma praktyczną znajomość Azure Data Platform i Databricks, ale może mieć mniejsze doświadczenie w optymalizacji wydajności lub dokumentacji. Osoba gotowa do rozwijania się w środowisku chmurowym i hybrydowym.
Nie dla juniorów ani midów z mniej niż 5 latami doświadczenia w data engineering. Również nie dla osób, które nie akceptują pracy hybrydowej (2 dni w biurze) lub nie znają ekosystemu Azure.
- ?Ile osób liczy zespół Data Engineering na tym projekcie?
- ?Jaki jest przewidywany czas trwania projektu?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call? Jak często?
- ?Jak wygląda proces migracji z legacy do chmury – jakie są główne wyzwania?
- ?Czy istnieje możliwość całkowicie zdalnej pracy po okresie wdrożenia?
- ?Jakie są perspektywy rozwoju w ramach tego projektu lub kolejnych u tego klienta?
- ?Czy proces rekrutacyjny obejmuje rozmowę techniczną, czy zdanie domowe?
- −Nie podano wielkości zespołu ani liczby osób na podobnych stanowiskach
- −Brak informacji o on-call
- −Nie sprecyzowano, czy istnieje budżet szkoleniowy
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, rodzaj zadań)
Zespół pracuje w metodyce Agile (Sprint Planning, Backlog Refinement, Retrospectives) i kładzie nacisk na code review, design review oraz data governance. Atmosfera wydaje się profesjonalna i wspierająca współpracę, ale brak konkretów dotyczących kultury zespołu.
Proces rekrutacyjny obejmuje rozmowę z AI Rekruterem (AIR) – wirtualnym rekruterem dostępnym 24/7, z natychmiastowym feedbackiem i możliwością powtórzenia rozmowy. Finalną decyzję podejmuje rekruter Connectis. Proces jest zdalny i określany jako szybki.
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Azure. Pełne statystyki zarobków →