DevOps Engineer (Azure)
⚲ Warszawa
23 520 - 26 880 PLN (B2B)
Wymagania
- min. 5 lat doświadczenia na podobnym stanowisku
- praktyczne doświadczenie we wdrażaniu i konfiguracji Databricks w środowisku Microsoft Azure
- doświadczenie w pracy z deployment pipelines i CI/CD oraz automatyzacji procesów deployment i release
- doświadczenie w konfiguracji i zarządzaniu access controls, uprawnieniami i dostępami
- doświadczenie w konfiguracji i utrzymaniu monitoringu środowisk i platformy
- znajomość procesów data ingestion, integracji danych i modeli danych
- bardzo dobra znajomość języka angielskiego (min. B2/C1)
Mile widziane
- doświadczenie z CCH Tagetik oraz w projektach Solvency II (Pillar 1 i Pillar 3)
Opis stanowiska
Projekt w branży ubezpieczeniowej w UK — wdrożenie i utrzymanie platformy danych opartej o Databricks w Azure na potrzeby raportowania regulacyjnego Solvency II (Pillar 1 i Pillar 3) oraz CCH Tagetik. Będziesz konfigurować środowiska chmurowe, pipeline'y CI/CD, kontrolę dostępu, monitoring oraz wspierać zespoły w obszarze data ingestion, modeli danych i reguł biznesowych. Uwaga: oferta przewiduje start ASAP (max. 14 dni wypowiedzenia) i współpracę B2B bez płatnych urlopów — dni wolne są niepłatne, co realnie obniża efektywne stawki godzinowe.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
100% zdalnie
Praca jest w pełni zdalna, ale może oznaczać brak możliwości pracy z biura, jeśli kiedykolwiek będzie taka potrzeba.
🔴
max. 14 dni wypowiedzenia
Oczekuje się szybkiego rozpoczęcia pracy, co może oznaczać presję na szybkie zakończenie obecnego zatrudnienia.
🔴
bez płatnych urlopów
Wynagrodzenie nie obejmuje płatnych dni wolnych, co oznacza, że dni wolne od pracy są niepłatne i obniżają efektywne zarobki.
🟡
krótka rozmowa z ITFS (ok. 15 min)
Pierwszy etap rekrutacji jest bardzo krótki, co może sugerować, że jest to głównie formalność lub szybka weryfikacja podstawowych wymagań.
🟡
Znajomość procesów związanych z data ingestion, integracją danych i modelami danych
Choć brzmi technicznie, może oznaczać, że będziesz musiał zajmować się nie tylko infrastrukturą, ale także bardziej analitycznymi aspektami danych.