Data Engineering Team LeaderWarszawa, Kraków·Hybrid
Job Description
Poszukujemy doświadczonego Data Engineer Team Leadera, który poprowadzi zespół inżynierów danych i będzie odpowiedzialny za rozwój skalowalnej infrastruktury danych. Twoim zadaniem będzie tworzenie i utrzymywanie rozwiązań wspierających przetwarzanie dużych wolumenów danych, real-time pricing oraz produkty oparte na machine learning.
To stanowisko łączy techniczne przywództwo z zarządzaniem zespołem – będziesz podejmować decyzje architektoniczne, uczestniczyć w kluczowych pracach rozwojowych oraz rozwijać kompetencje zespołu.
Twoje zadania
Kierowanie zespołem Data Engineerów odpowiedzialnych za budowę wydajnych i skalowalnych pipeline’ów danych.
Projektowanie i utrzymywanie rozproszonych procesów przetwarzania danych (batch & streaming).
Wdrażanie najlepszych praktyk w zakresie jakości danych, testów, walidacji i monitoringu.
Rozwój architektury danych w zgodzie z celami biznesowymi i produktowymi.
Zarządzanie sprintami, planowaniem zadań, code review i feedbackiem dla zespołu.
Aktywny udział w kluczowych decyzjach technicznych i implementacji.
Rekrutacja, mentoring i rozwój zespołu.
Wymagania
Minimum 6 lat doświadczenia w obszarze Data Engineering, w tym 3 lata w roli lidera technicznego lub Team Leadera.
Doświadczenie w zarządzaniu zespołem (mentoring, rozwój inżynierów, udzielanie feedbacku, udział w rekrutacjach, przeprowadzanie performance review etc.)
Bardzo dobra znajomość Python i SQL (w tym modelowanie danych).
Doświadczenie w projektowaniu i utrzymaniu dużych platform danych (setki TB).
Znajomość narzędzi orkiestracji danych (np. Airflow, Prefect, Dagster).
Praktyczna wiedza o frameworkach rozproszonych (np. Apache Beam, Spark).
Doświadczenie z chmurą (preferowana GCP, dopuszczalne AWS/Azure).
Znajomość Docker i CI/CD (GitHub/GitLab).
Umiejętności komunikacyjne, mentoringowe i pracy zespołowej.
Wykształcenie kierunkowe (Informatyka, Inżynieria lub pokrewne).
Bardzo dobra znajomość języka angielskiego.
Mile widziane
Doświadczenie z narzędziami GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub).
Praca z pipeline’ami ML lub zespołami Data Science.
Znajomość zagadnień związanych z data lineage, wersjonowaniem i kontraktami danych.
Optymalizacja pipeline’ów i baz pod kątem wydajności i kosztów.
Wiedza o strukturach danych i algorytmach.
Doświadczenie w branży związanej z pricingiem lub systemami GDS.