Pracuj.pl Hybrydowo Mid

Data Platform Developer

HIBERUS POLAND SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ

⚲ Wrocław, Stare Miasto

16 800–25 200 zł netto (+ VAT) / mies.

Wymagania

  • Apache Kafka
  • Kafka Streams
  • kSQL
  • Kafka Connect.
  • Java
  • Spring Boot
  • Python

Opis stanowiska

Nasze wymagania:
Min. 3 lata doświadczenia w środowiskach produkcyjnych.
Bardzo dobra znajomość Apache Kafka, Kafka Streams, kSQL i Kafka Connect.
Bardzo dobra znajomość Java i Spring Boot.
Doświadczenie z MongoDB i GraphQL.
Podstawowa znajomość Apache Iceberg.
Znajomość Python.
Doświadczenie z Prometheus, Grafana i OpenTelemetry.
Znajomość TLS, SASL i ACL.
Doświadczenie w pracy w Scrum/Kanban oraz znajomość Jira/Confluence.

O projekcie:
Dla naszego klienta poszukujemy Data Platform Developera, który będzie odpowiedzialny za projektowanie, rozwój i utrzymanie nowoczesnych, skalowalnych rozwiązań event-driven.
Platforma opiera się m.in. na Apache Kafka, Kafka Connect, kSQL, Kafka Streams, Spring Boot, Quarkus/GraalVM, MongoDB, GraphQL i Apache Iceberg.

Zakres obowiązków:
Projektowanie i rozwój rozwiązań opartych na Apache Kafka, Kafka Streams i kSQL.
Tworzenie mikroserwisów w Java/Spring Boot.
Rozwój integracji i konektorów Kafka Connect.
Budowa API GraphQL oraz praca z MongoDB.
Definiowanie i wersjonowanie schematów danych (Avro, Protobuf, JSON Schema).
Automatyzacja procesów CI/CD i DevOps.
Monitoring i observability z wykorzystaniem Prometheus, Grafana i OpenTelemetry.
Optymalizacja i utrzymanie środowiska Kafka.
Współpraca z zespołami Data Engineering, DevOps i Analytics w środowisku Agile.

Oferujemy:
Karta Multisport
Prywatna opieka medyczna

🔍 Dekoder Ogłoszenia

🔴
nowoczesnych, skalowalnych rozwiązań event-driven
Może oznaczać, że technologia jest nowa i potencjalnie niestabilna, a skalowalność wymaga ciągłego monitorowania i optymalizacji.
🔴
Podstawowa znajomość Apache Iceberg.
Może oznaczać, że będziesz musiał szybko nauczyć się tej technologii od zera, a nie tylko ją stosować.
🔴
Optymalizacja i utrzymanie środowiska Kafka.
Może oznaczać rozwiązywanie problemów z wydajnością i stabilnością istniejącej platformy, a nie tylko budowanie nowych funkcji.
🔴
Współpraca z zespołami Data Engineering, DevOps i Analytics w środowisku Agile.
Może oznaczać częste zmiany priorytetów i potrzeb, wymagające elastyczności i szybkiego reagowania.