Data Engineer (AI & Data Platforms)
⚲ Gdańsk, Gdynia, Warszawa
20 000–24 000 zł netto (+ VAT) / mies.
Wymagania
- Kafka
- SQL
- Spark/Flink
- LLM
- GenAI
- Kubernetes
- Airflow
- Snowflake
Opis stanowiska
Nasze wymagania:
Doświadczenie w obszarze Data Engineering
Bardzo dobra znajomość: Kafka, SQL, Spark lub Flink
Doświadczenie w pracy z Kubernetes
Wiedza i praktyczne doświadczenie związane z: LLM, GenAI, AI-assisted engineering workflows
Doświadczenie w projektowaniu i rozwijaniu pipeline’ów danych
Znajomość języka angielskiego m.in. B2
O projekcie:
Dołączysz do zespołu rozwijającego nowoczesną platformę odpowiedzialną za standaryzację oraz dostarczanie danych pomiędzy różnymi domenami biznesowymi w organizacji. Projekt koncentruje się na budowie i rozwoju frameworku do transformacji danych źródłowych do ustandaryzowanych formatów wykorzystywanych przez downstreamowe produkty danych
Zakres obowiązków:
Budowa i rozwój pipeline’ów transformujących dane do ustandaryzowanych formatów
Tworzenie i rozwój logiki transformacji danych w SQL
Rozwój AI-assisted workflows wspierających zespoły engineeringowe
Implementacja AI quality gates oraz automatyzacji opartych o LLM
Integracja rozwiązań AI/LLM z procesami CI/CD
Zarządzanie lifecycle’em schematów danych oraz compatibility validation
Współpraca z architektami i zespołami platformowymi przy rozwoju frameworku danych
Doświadczenie w obszarze Data Engineering
Bardzo dobra znajomość: Kafka, SQL, Spark lub Flink
Doświadczenie w pracy z Kubernetes
Wiedza i praktyczne doświadczenie związane z: LLM, GenAI, AI-assisted engineering workflows
Doświadczenie w projektowaniu i rozwijaniu pipeline’ów danych
Znajomość języka angielskiego m.in. B2
O projekcie:
Dołączysz do zespołu rozwijającego nowoczesną platformę odpowiedzialną za standaryzację oraz dostarczanie danych pomiędzy różnymi domenami biznesowymi w organizacji. Projekt koncentruje się na budowie i rozwoju frameworku do transformacji danych źródłowych do ustandaryzowanych formatów wykorzystywanych przez downstreamowe produkty danych
Zakres obowiązków:
Budowa i rozwój pipeline’ów transformujących dane do ustandaryzowanych formatów
Tworzenie i rozwój logiki transformacji danych w SQL
Rozwój AI-assisted workflows wspierających zespoły engineeringowe
Implementacja AI quality gates oraz automatyzacji opartych o LLM
Integracja rozwiązań AI/LLM z procesami CI/CD
Zarządzanie lifecycle’em schematów danych oraz compatibility validation
Współpraca z architektami i zespołami platformowymi przy rozwoju frameworku danych
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Rozwój AI-assisted workflows wspierających zespoły engineeringowe
Prawdopodobnie będziesz musiał integrować i konfigurować narzędzia AI do automatyzacji zadań, a niekoniecznie tworzyć od podstaw zaawansowane modele AI.
🔴
Implementacja AI quality gates oraz automatyzacji opartych o LLM
Oznacza to raczej wykorzystanie gotowych rozwiązań LLM do weryfikacji jakości danych lub kodu, a nie głębokie eksperymenty z samymi modelami.
🔴
Integracja rozwiązań AI/LLM z procesami CI/CD
Może oznaczać dodawanie narzędzi AI do istniejących potoków CI/CD, a nie fundamentalne przeprojektowanie tych procesów z myślą o AI.
🟡
Budowa i rozwój pipeline’ów transformujących dane do ustandaryzowanych formatów
Może oznaczać głównie pracę z istniejącymi narzędziami i frameworkami do ETL/ELT, a nie tworzenie od podstaw nowych, innowacyjnych rozwiązań.
🟡
Współpraca z architektami i zespołami platformowymi przy rozwoju frameworku danych
Twoja rola może być bardziej wykonawcza niż strategiczna w kontekście tworzenia samego frameworku.