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.

• 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.