EER Poland szuka 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.
- 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.
