Data Platform Developer
⚲ Wrocław
20 000–22 400 zł netto (+ VAT) / mies.
Wymagania
- min. 3 lata doświadczenia w środowiskach produkcyjnych
- bardzo dobra znajomość Apache Kafka (brokers, topics, replikacja)
- praktyka w Kafka Streams, kSQL, Kafka Connect
- biegła znajomość Java i Spring Boot (Cloud, Security, Data)
- doświadczenie w tworzeniu API, w tym GraphQL
- znajomość MongoDB, optymalizacji zapytań i projektowania schematów
- wiedza z zakresu bezpieczeństwa: TLS, SASL, ACL
- znajomość metodologii Agile
Opis stanowiska
Dołączysz do zespołu Data Platform klienta Mindbox, tworzącego skalowalne rozwiązania event-driven w oparciu o Apache Kafka, Spring Boot, Quarkus, MongoDB i Apache Iceberg. Będziesz projektować i implementować usługi event-driven, tworzyć mikroserwisy i warstwę API GraphQL, konfigurować i rozwijać konektory Kafka Connect oraz dbać o monitoring i obserwowalność. To oferta dla doświadczonego inżyniera, który czuje się swobodnie w środowiskach produkcyjnych i chce pracować z zaawansowanym stackiem. Uwaga: rola wymaga znajomości zarówno Spring Boot, jak i Quarkus/graalVM, a przy konektorach możesz pisać własne rozwiązania od podstaw — to może być spore obciążenie.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Minimum 3 lata doświadczenia w środowiskach produkcyjnych.
Oczekiwane jest, że kandydat samodzielnie radzi sobie z problemami i potrafi wdrażać rozwiązania bez ciągłego nadzoru.
🟡
Doświadczenie w tworzeniu API, w tym GraphQL.
Może oznaczać zarówno projektowanie od podstaw, jak i integrację z istniejącymi rozwiązaniami.
🔴
Tworzenie mikroserwisów w Spring Boot oraz warstwy API GraphQL (Quarkus/graalVM)
Wymaga znajomości zarówno Spring Boot, jak i Quarkus/graalVM, co może być znacznym obciążeniem dla kandydata z ograniczonym doświadczeniem w jednym z tych obszarów.
🔴
Konfiguracja i rozwój konektorów Kafka Connect do źródeł danych (np. MongoDB, S3, Apache Iceberg)
Może wymagać nie tylko konfiguracji, ale także pisania własnych konektorów od podstaw, co jest bardziej zaawansowane.
🔴
Brzmi jak wyzwanie dla Ciebie?
Może sugerować, że projekt jest skomplikowany, wymaga szybkiego uczenia się lub jest obarczony presją czasu.