Data Engineer (GCP must have) – remotely @ Crestt Remote

Data Engineer (GCP must have) – remotely @ Crestt

Remote

Wymagania

• Minimum 2 lata doświadczenia jako Data Engineer lub pokrewnej roli.
• Praktyczna znajomość usług Google Cloud Platform, w tym:
• BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage, Composer
• Doświadczenie w pracy z Apache Spark i Kafka.
• Umiejętność budowy pipeline’ów danych (ETL/ELT) w środowiskach chmurowych.
• Znajomość Python lub Scala w kontekście przetwarzania danych.
• Dobra znajomość SQL i optymalizacji zapytań.
• Doświadczenie z narzędziami CI/CD i Git.
• Angielski na poziomie swobodnej komunikacji (B2+).

Mile widziane

• Znajomość dbt, Airflow lub innych narzędzi orkiestracji danych.
• Doświadczenie w architekturze Data Lake / Lakehouse.
• Wiedza z zakresu optymalizacji kosztów przetwarzania danych w GCP.
• Doświadczenie w pracy w środowisku multi-cloud (Azure / AWS + GCP).

Data Engineer (GCP must have) – remotely

Lokalizacja: 100% zdalnie

Wynagrodzenie: 130–165 PLN/h (B2B)

Poziom: Mid / Senior

O projekcie

Dołączysz do zespołu inżynierii danych, który rozwija skalowalne rozwiązania analityczne w chmurze Google Cloud Platform (GCP). Zespół buduje i rozwija nowoczesne pipeline’y danych (batch i streaming) przetwarzające duże wolumeny informacji z wielu źródeł — dane te zasilają kluczowe procesy analityczne i biznesowe.

To stanowisko w 100% skoncentrowane na developmentcie – projektowanie, implementacja, optymalizacja. Żadnych zadań utrzymaniowych.

Dlaczego warto

• Realny wpływ na rozwój nowoczesnej platformy danych — od koncepcji po wdrożenie. 
• Praca z dużymi wolumenami danych i nowoczesnym stosiem technologicznym GCP. 
• 100% rola rozwojowa (development, nie utrzymanie). 
• Współpraca z międzynarodowymi zespołami i doświadczonymi inżynierami danych. 
• Zdalnie z dowolnego miejsca w Polsce. 

Proces rekrutacyjny

1. Krótka rozmowa HR (15–20 minut). 
2. Weryfikacja techniczna z zespołem inżynierskim (ok. 1 godziny). 

Brzmi ciekawie?

Jeśli chcesz pracować przy nowoczesnych projektach danych w GCP, rozwijać się w obszarze Big Data i mieć realny wpływ na architekturę platformy — to będzie świetne miejsce dla Ciebie.

,[Projektowanie i rozwój potoków danych (streaming / batch) w środowisku GCP. , Budowa i optymalizacja procesów przetwarzania danych w Apache Spark i Kafka. , Integracja danych z różnych źródeł oraz implementacja rozwiązań ETL / ELT. , Praca z danymi w dużej skali – transformacje, walidacja, kontrola jakości. , Udział w projektowaniu architektury danych oraz dobrych praktyk w zespole. , Współpraca z analitykami i zespołami produktowymi w dostarczaniu gotowych datasetów. ] Requirements: GCP, Apache Spark, ETL, BigQuery, PUB, Python, Scala, SQL, Git, Kafka, Cloud Storage, Composer, dbt, Airflow, Data Lake, Azure, AWS, Big Data

Kategorie

data

Odpovědět na inzerát