Data Engineer
Summary
A senior Data Engineer in Wrocław designs high-performance, low-latency distributed transactional systems and builds streaming data pipelines with Spark, Databricks, PySpark, and Kafka, deployed on Azure Cloud with Kubernetes, plus CI/CD automation, Agile teamwork, and Level 3 production support.
- Projektowanie i rozbudowa wysokowydajnych, wysoko dostępnych oraz niskoopóźnieniowych rozproszonych systemów transakcyjnych,
- Tworzenie i optymalizacja potoków danych przy użyciu Spark, Databricks oraz PySpark,
- Integracja i obsługa architektury strumieniowej opartej o Kafka,
- Wdrażanie i utrzymanie rozwiązań w chmurze Azure Cloud z wykorzystaniem Kubernetes,
- Tworzenie i automatyzacja potoków CI/CD oraz praktyk DevOps,
- Analiza i rozwiązywanie złożonych problemów technicznych oraz proponowanie optymalnych architektów danych,
- Efektywna komunikacja i wyjaśnianie zawiłości technicznych oraz funkcjonalnych interesariuszom biznesowym i zespołom IT,
- Świadczenie wsparcia poziomu 3 (Level 3 support / DEV) w wymagającym środowisku produkcyjnym,
- Praca w zespole programistycznym w oparciu o metodykę Agile.
Kogo poszukujemy?
- Min. 7 lat doświadczenia na stanowisku Data Engineer lub pokrewnym,
- Bardzo dobra znajomość Spark, Databricks oraz PySpark,
- Znajomość języków programowania Java oraz Python,
- Głębsze doświadczenie technologiczne w chmurze Azure Cloud,
- Doświadczenie w pracy z Kubernetes,
- Doświadczenie z architekturą Kafka oraz przepływami strumieniowymi,
- Znajomość narzędzi DevOps oraz tworzenia potoków CI/CD,
- Znajomość języka angielskiego na poziomie min. B2.
Mile widziane:
- Doświadczenie w obsłudze wsparcia technicznego L3 (DEV) w dynamicznym środowisku produkcyjnym.