Mid/Senior Data Engineer
Summary
Data consultancy building its data team from scratch. The engineer designs and delivers modern data platforms — Data Lakes, Lakehouses and cloud warehouses on Databricks or Snowflake — plus AI-assisted data migrations, working fully remote from anywhere in Poland.
O Exerizon
W Exerizon przedefiniowaliśmy tradycyjny model konsultingu: nie jesteśmy jedynie dostawcą usług, lecz partnerem, który dzieli z klientami zarówno ryzyko, jak i sukces.
Dlaczego szukamy właśnie Ciebie
Budujemy zespół danych od podstaw — i to Ty będziesz współdecydować, w którą stronę będzie się rozwijał. Pracujemy przy projektach budowy nowoczesnych platform danych — Data Lake, Data Lakehouse i chmurowych hurtowni danych na Databricks lub Snowflake — oraz przy migracjach danych wspieranych przez AI. AI wspiera nas też na co dzień: powtarzalne, żmudne zadania automatyzujemy, a Tobie zostaje to, co naprawdę wymaga myślenia i decyzji.
Co oferujemy
Full Remote: Pracuj z dowolnego miejsca w Polsce.
Wpływ: Realna możliwość kształtowania rozwiązań IT dla kluczowych graczy rynkowych bez zbędnej biurokracji korporacyjnej.
Kultura Seniority: Praca w gronie ekspertów z doświadczeniem w największych firmach doradczych i technologicznych świata.
Atrakcyjne wynagrodzenie: W Exerizon cenimy konkretne rezultaty, dlatego nasze stawki odzwierciedlają najwyższy rynkowy standard
- 2–4 lata doświadczenia (poziom mid) lub 4+ lat (poziom senior)
- Dobra znajomość co najmniej jednej z platform: Databricks lub Snowflake
- Dobra znajomość SQL i Pythona
- Znajomość co najmniej jednego silnika bazodanowego: Oracle, PostgreSQL lub MS SQL
- Dobra znajomość podstaw hurtowni danych: procesów ładowania oraz architektury warstwowej
- Znajomość technik modelowania danych (Kimball, Data Vault)
- Znajomość podejścia do testowania danych i co najmniej jednego narzędzia typu dbt tests lub Great Expectations
- Rozumienie pojęć data lineage i katalogowania danych
- Praktyczna znajomość orkiestratorów procesów, np. Airflow, Dagster, dbt lub mechanizmów natywnych platformy (Databricks Workflows, Snowflake Tasks)
- Podstawowa znajomość Azure lub AWS w kontekście przetwarzania danych
- Umiejętność pracy z repozytorium Git
- Umiejętność tworzenia dokumentacji budowanych rozwiązań
- Samodzielność: panowanie nad własnymi zadaniami, ich statusem i priorytetami
- Dociekliwość w diagnozowaniu problemów z przetwarzaniem danych
- Otwartość na pracę z narzędziami AI, np. Claude lub GitHub Copilot
- Chęć zrozumienia biznesu, któremu dostarczasz dane — nie tylko technologii, w której pracujesz
- Mile widziane:
- Znajomość obu platform: Databricks i Snowflake
- Praktyczna znajomość dbt jako narzędzia transformacji (poza samymi testami)
- Doświadczenie z wdrażaniem rozwiązań w podejściu CI/CD i infrastructure-as-code, np. Databricks Asset Bundles (DAB), Snowflake CLI, Terraform, schemachange, Liquibase lub Flyway
- Znajomość otwartych formatów tabel (Delta Lake, Apache Iceberg)
- Podstawowa znajomość koncepcji produktów danych (data products)
- Znajomość mechanizmów Row Level Security i Column Level Security wraz z umiejętnością ich implementacji
- Znajomość standardów referencyjnych wybranych domen: BIAN (bankowość), ACORD (ubezpieczenia), HL7/FHIR (ochrona zdrowia)