Senior Python Engineer
⚲ Warszawa
20 000 - 25 000 PLN netto (B2B) | 17 000 - 21 000 PLN brutto (UoP)
Wymagania
- min. 5 lat doświadczenia w pracy z Pythonem
- komercyjne doświadczenie z Django, w tym w tworzeniu REST API
- bardzo dobra znajomość baz danych: MySQL, Cassandra i ClickHouse
- praktyczna znajomość RabbitMQ i komunikacji asynchronicznej
- samodzielność i odpowiedzialność za rozwiązania od zebrania wymagań po utrzymanie
- umiejętność estymacji czasu i złożoności oraz krytycznego podejścia do wymagań biznesowych
- znajomość języka angielskiego pozwalająca na swobodną komunikację
Mile widziane
- komercyjne doświadczenie w pracy z Apache Spark (przetwarzanie Big Data)
Opis stanowiska
Rozwój kluczowych systemów Gemiusa przetwarzających miliardy rekordów danych mediowych, w tym projektowanie i optymalizacja wysokodostępnych systemów backendowych oraz decyzje architektoniczne. Firma przechodzi największą od lat transformację technologiczną — jednocześnie utrzymuje stare systemy i buduje nową platformę danych, co realnie oznacza pracę w dwóch światach naraz, często pod presją czasu. Ogłoszenie wprost oczekuje dużej samodzielności, co może oznaczać brak wsparcia i dokumentacji od pierwszego dnia. Model hybrydowy: 2 dni w biurze (poniedziałek i środa).
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
lubi złożone wyzwania technologiczne, dużą samodzielność
Brak wsparcia i dokumentacji — od pierwszego dnia oczekuje się samodzielnego ogarnięcia złożonego, słabo udokumentowanego systemu.
🟡
realny wpływ na tworzone rozwiązania
Sygnał, że nie ma ustalonych procesów ani jasno zdefiniowanego zakresu — trzeba będzie wywalczyć sobie zakres i priorytety.
🟡
przetwarzającymi miliardy rekordów danych
Skala robi wrażenie, ale realnie oznacza pracę z systemami legacy i problemami wydajnościowymi, które trudno przewidzieć.
🔴
największa od lat transformacja technologiczna firmy
Okres dużej zmienności: przebudowa architektury, zmiany zespołów i standardów — możliwy chaos organizacyjny i rotacja.
🔴
modernizujemy architekturę, rozwijamy nowoczesną platformę danych, standaryzujemy sposób pracy zespołów
Jednoczesne utrzymanie starych systemów i budowa nowych — realnie praca w dwóch światach naraz, często pod presją czasu.