Pomiń do treści
Logo firmy DCV Technologies

Databricks Engineer – PySpark + Azure Databricks

DCV Technologies

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🔀HybrydowaTryb pracy
📄B2BKontrakt
⏱️Senior · 5+ latDoświadczenie
LokalizacjaZdalnie
Źródło
Aktywna
Opublikowano20 maja 2026
Ostatnio sprawdzono20 maja 2026
Wygasa za86 dni
Werdykt JobHunt

Rola inżyniera Databricks w bankowości – budowa i optymalizacja skalowalnych potoków danych w chmurze Azure przy użyciu PySpark i Databricks. Praca hybrydowa w Krakowie (3 dni w biurze), projekt dla sektora finansowego. To typowa rola data engineering na platformie Databricks, wymagająca doświadczenia w ETL i dużych zbiorach danych.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani struktury projektowej, brak informacji o procesie rekrutacyjnym.

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

Rola inżyniera Databricks w bankowości – budowa i optymalizacja skalowalnych potoków danych w chmurze Azure przy użyciu PySpark i Databricks. Praca hybrydowa w Krakowie (3 dni w biurze), projekt dla sektora finansowego. To typowa rola data engineering na platformie Databricks, wymagająca doświadczenia w ETL i dużych zbiorach danych.

Plusy
  • Projekt w sektorze bankowym – stabilna domena, często długoterminowe kontrakty
  • Wymagane doświadczenie 6-10 lat wskazuje na realne potrzeby seniora
Na co uważać
  • Brak informacji o bezpośrednim kliencie (projekt bankowy, ale nie wiadomo który bank)
  • Hybryda 3 dni w biurze w Krakowie – wyklucza osoby spoza Krakowa bez relokacji
  • !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
  • !Brak informacji o wielkości zespołu i metodologii pracy
  • !Ogólnikowy opis 'współpraca z rozproszonymi zespołami'
  • !Nie podano zakresu odpowiedzialności za deploy/monitoring
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Projektowanie i rozwijanie potoków danych w Azure Databricks
  • Pisanie kodu PySpark do transformacji i przetwarzania danych
  • Optymalizacja wydajności przepływów ETL
  • Współpraca z zespołami inżynieryjnymi i bankowymi
  • Utrzymanie niezawodności i wydajności rozwiązań data processing
  • Debugowanie i rozwiązywanie problemów z pipeline'ami
  • Wdrażanie rozwiązań cloud-based data engineering
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Mid-level data engineer z co najmniej 4-5 latami praktyki w PySpark i Databricks, gotowy do pracy w banku i stawienia się 3 dni w tygodniu w biurze w Krakowie.

Raczej nie dla

Juniorzy i osoby z mniej niż 4 latami doświadczenia w data engineering, osoby szukające pracy w pełni zdalnej lub preferujące model home-office bez wymogu biurowego.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid3/5
Senior5/5
Hands-on5/5
Architekt2/5
Remote2/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Jaki jest konkretny bank (klient końcowy)?
  • ?Ile osób liczy zespół data engineering w projekcie?
  • ?Czy rola obejmuje dyżury on-call? Jak często?
  • ?Jaki jest harmonogram projektu – czy to greenfield, czy utrzymanie legacy?
  • ?Czy są przewidziane szkolenia lub certyfikacje (np. Databricks)?
  • ?Jak wygląda proces rekrutacji – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
Brakujące informacje
  • Nie podano wielkości zespołu ani struktury projektowej
  • Brak informacji o procesie rekrutacyjnym
  • Nie wiadomo, czy rola wymaga on-call lub dyżurów
  • Brak informacji o narzędziach CI/CD, Terraform, Git – czy są wymagane?
  • Nie podano budżetu szkoleniowego ani certyfikacji
🔗Podobne oferty
Databricks Engineer – PySpark + Azure… — DCV Technologies, Zdalnie, hybryda | JobHunt