Senior / Full Stack Data Engineer (Cloud Data Platform)

Doświadczonego Senior / Full Stack Data Engineera, który ma praktyczne doświadczenie w budowie i transformacji dużych platform danych w chmurze oraz pracy na dużej skali danych.

Jeśli chcesz mieć realny wpływ na budowę globalnej, nowoczesnej platformy danych i pracować z zespołami na całym świecie — ta rola jest dla Ciebie.

Języki programowania & przetwarzanie danych:

• Python
• PySpark
• SQL
• Bash / Shell scripting

Platformy i narzędzia danych:

• Snowflake
• dbt
• Kafka / Kinesis
• Airflow
• AWS Glue
• Lakehouse / Data Lake / Data Warehouse

Bazy danych:

• NoSQL (MongoDB)

Cloud & DevOps:

• AWS (praktyczne doświadczenie w budowie platform danych)
• Terraform (Infrastructure as Code)
• Git / GitHub
• GitHub Actions (CI/CD)

Architektura i dobre praktyki:

• Nowoczesne architektury danych: Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse, Data Mesh
• Modelowanie danych i data governance
• CI/CD dla pipeline’ów danych i infrastruktury
• Budowa kosztowo efektywnych pipeline’ów

Metodyki pracy:

• Agile (Scrum, Kanban)

Dodatkowe atuty:

• Doświadczenie w transformacjach platform danych do chmury
• Praca na bardzo dużej skali danych (large-scale data processing)
• Doświadczenie w środowisku międzynarodowym

• Projektowanie, rozwój i utrzymanie skalowalnych pipeline’ów danych (ETL/ELT)
• Budowa i rozwój hurtowni danych oraz rozwiązań data lake / lakehouse
• Tworzenie modeli danych wspierających potrzeby biznesowe i analityczne
• Pisanie wydajnego, skalowalnego kodu (Python / PySpark, opcjonalnie Scala lub Java)
• End-to-end ownership pipeline’ów zasilających platformę danych
• Zapewnienie wysokiej jakości, dostępności i aktualności danych
• Współpraca z zespołem Data Governance (GDPR, CISO, data quality wbudowane w pipeline’y)
• Optymalizacja istniejących rozwiązań pod kątem wydajności, kosztów i stabilności
• Ścisła współpraca z zespołami product, analytics i biznesem
• Definiowanie standardów technicznych i architektonicznych
• Prototypowanie i wdrażanie nowych podejść oraz technologii
• Współpraca z Data Product Managerem przy definiowaniu źródeł danych i wymagań
• Tworzenie roadmapy danych dla kluczowych datasetów
• Jasna komunikacja rozwiązań technicznych do odbiorców technicznych i nietechnicznych
• Mentoring mniej doświadczonych Data Engineerów
• Reprezentowanie zespołu Data & Analytics w inicjatywach cross-funkcyjnych
• Promowanie wartości nowoczesnych rozwiązań danych w organizacji