JustJoin.IT Hybrydowo Mid

Big Data Engineer

INFOPLUS TECHNOLOGIES

⚲ Kraków

Do uzgodnienia

Wymagania

  • doświadczenie w zbieraniu wymagań bezpośrednio od użytkowników biznesowych
  • doświadczenie w projektowaniu architektury systemów i samodzielnym podejmowaniu decyzji technicznych
  • doświadczenie w budowaniu aplikacji end-to-end (backend, przetwarzanie danych, integracje)
  • doświadczenie w pracy z rozwiązaniami GenAI / LLM (np. OpenAI APIs)
  • umiejętność oceny, kiedy AI jest właściwym rozwiązaniem, a kiedy tradycyjne programowanie
  • doświadczenie w bezpośredniej współpracy z product ownerem i biznesem
  • umiejętność pracy samodzielnej z minimalnym nadzorem w małym zespole

Mile widziane

  • znajomość Power BI

Opis stanowiska

Będziesz odpowiedzialny za projekty Big Data i AI/GenAI end-to-end: od zbierania wymagań bezpośrednio od biznesu, przez analizę, projekt architektury, development, testy, aż po wdrożenie i wsparcie po release. Pracujesz w małym, samodzielnym zespole (pod), bez tradycyjnego podziału ról — sam decydujesz o architekturze i uzasadniasz trade-offy. To oferta dla doświadczonego full-stackowca z kompetencjami w LLM/GenAI i platformach danych, który nie boi się bezpośredniego kontaktu ze stakeholderami. Uwaga: 'end-to-end ownership' w połączeniu z 'ongoing support after release' może oznaczać dyżury i stałe wsparcie produkcyjne własnych rozwiązań — warto dopytać o model wsparcia i godziny pracy.

🔍 Dekoder Ogłoszenia

🔴
End-to-End Project Ownership
Oznacza, że sam odpowiadasz za cały cykl — od zbierania wymagań, przez analizę, architekturę, kod, testy, wdrożenie i wsparcie. Często brak dedykowanego PM/BA/zespołu wsparcia, co realnie zwiększa zakres obowiązków.
🔴
Provide ongoing support after release
W połączeniu z 'end-to-end ownership' sugeruje dyżury i stałe wsparcie produkcyjne własnych rozwiązań — potencjalnie poza standardowymi godzinami pracy.
🟡
Work across the entire stack rather than specia...
'Full stack' w praktyce często oznacza bycie 'złotą rączką' — brak wyraźnej specjalizacji i oczekiwanie znajomości wszystkiego po trochu, co może utrudniać rozwój w jednym obszarze.