Fullstack Java Developer (banking)
⚲ Warszawa
21 000 - 25 000 PLN netto (B2B)
Wymagania
- Git
- CI/CD
- GCP
- BigQuery
- Docker/Kubernetes
- React
- Java
- SQL
- Angular
Opis stanowiska
Our expectations
• Min. 5 lat doświadczenia w pracy na podobnym stanowisku
• Doświadczenie w budowie backendu: Java – projektowanie i rozwój usług API
• Dobra znajomość technologii frontendowych: React i/lub Angular
• Doświadczenie w budowie aplikacji webowych z elementami konwersacyjnymi (chat): streaming odpowiedzi, historia rozmów, feedback użytkownika, prezentacja źródeł/uzasadnień
• Podstawy pracy z BigQuery/SQL
• Umiejętność projektowania ergonomicznego UI dla danych: tabele, wykresy, drill-down, eksport wyników
• Praktyka w pracy zespołowej: Git, code review, standardy jakości, dokumentacja, testy (unit/integration/e2e)
• Doświadczenie w środowisku produkcyjnym: CI/CD, monitoring/logowanie, reagowanie na incydenty
• Gotowość do współpracy z AI Engineer i zespołami data (kontrakty API, formaty danych, walidacje, ograniczenia kosztowe)
• Znajomość języka polskiego umożliwiająca swobodną komunikację w zespole (mi.n B2)
•
Gotowość do pracy hybrydowej z biura klienta (Warszawa)
Welcome Skills
Znajomość:
• rozwiązań klasy semantic/metrics layer - semantic layer, caching, pre-aggregations, governance metryk
• narzędzia „conversational analytics” / wzorce produktowe dla „chat with data”: citations, „pokaż SQL”, tryby explore vs answer, scoring zaufani
• biblioteki UI i data-viz
• GCP: Cloud Run, Pub/Sub
• podstawy konteneryzacji i wdrożeń: Docker/Kubernetes
Doświadczenie w środowisku regulowanym (bankowość): audyt, zgodność, klasyfikacja danych, procesy bezpieczeństwa
Key tasks
• Budowanie rozwiązania klasy Data Lake i DWH - procesy zasilania zarówno on-line jak i off-line,
• Projektowanie i realizujemy rozwiązania informatyczne w obszarze zasilania danych,
• Analiza danych oraz przygotowanie dla nich modele logiczne i fizyczne,
• Tworzenie przepływu off-linowe i on-linowe zarówno w narzędziach on-prem jak i GCP,
• Tworzenie rozwiązań ładowania danych w Python oraz Rust dla danych strukturalnych i niestrukturalnych,
• Budowanie i rozwój narzędzia „chat with data”: od warstwy rozmowy, przez interpretację intencji, po generowanie zapytań i prezentację odpowiedzi
• Tworzenie koncepcje rozwiązań i implementacji rozwiązań w oparciu o wymagania i potrzeby biznesu,
• Usuwanie incydenty i udział w rozwiązywaniu problemów,
• Wspieranie testów i wdrażanie zmian w zakresie procesów zasilania danych,
• Pomaganie przy serwisowaniu wdrożonego oprogramowania,
• Min. 5 lat doświadczenia w pracy na podobnym stanowisku
• Doświadczenie w budowie backendu: Java – projektowanie i rozwój usług API
• Dobra znajomość technologii frontendowych: React i/lub Angular
• Doświadczenie w budowie aplikacji webowych z elementami konwersacyjnymi (chat): streaming odpowiedzi, historia rozmów, feedback użytkownika, prezentacja źródeł/uzasadnień
• Podstawy pracy z BigQuery/SQL
• Umiejętność projektowania ergonomicznego UI dla danych: tabele, wykresy, drill-down, eksport wyników
• Praktyka w pracy zespołowej: Git, code review, standardy jakości, dokumentacja, testy (unit/integration/e2e)
• Doświadczenie w środowisku produkcyjnym: CI/CD, monitoring/logowanie, reagowanie na incydenty
• Gotowość do współpracy z AI Engineer i zespołami data (kontrakty API, formaty danych, walidacje, ograniczenia kosztowe)
• Znajomość języka polskiego umożliwiająca swobodną komunikację w zespole (mi.n B2)
•
Gotowość do pracy hybrydowej z biura klienta (Warszawa)
Welcome Skills
Znajomość:
• rozwiązań klasy semantic/metrics layer - semantic layer, caching, pre-aggregations, governance metryk
• narzędzia „conversational analytics” / wzorce produktowe dla „chat with data”: citations, „pokaż SQL”, tryby explore vs answer, scoring zaufani
• biblioteki UI i data-viz
• GCP: Cloud Run, Pub/Sub
• podstawy konteneryzacji i wdrożeń: Docker/Kubernetes
Doświadczenie w środowisku regulowanym (bankowość): audyt, zgodność, klasyfikacja danych, procesy bezpieczeństwa
Key tasks
• Budowanie rozwiązania klasy Data Lake i DWH - procesy zasilania zarówno on-line jak i off-line,
• Projektowanie i realizujemy rozwiązania informatyczne w obszarze zasilania danych,
• Analiza danych oraz przygotowanie dla nich modele logiczne i fizyczne,
• Tworzenie przepływu off-linowe i on-linowe zarówno w narzędziach on-prem jak i GCP,
• Tworzenie rozwiązań ładowania danych w Python oraz Rust dla danych strukturalnych i niestrukturalnych,
• Budowanie i rozwój narzędzia „chat with data”: od warstwy rozmowy, przez interpretację intencji, po generowanie zapytań i prezentację odpowiedzi
• Tworzenie koncepcje rozwiązań i implementacji rozwiązań w oparciu o wymagania i potrzeby biznesu,
• Usuwanie incydenty i udział w rozwiązywaniu problemów,
• Wspieranie testów i wdrażanie zmian w zakresie procesów zasilania danych,
• Pomaganie przy serwisowaniu wdrożonego oprogramowania,
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Doświadczenie w budowie aplikacji webowych z elementami konwersacyjnymi (chat): streaming odpowiedzi, historia rozmów, feedback użytkownika, prezentacja źródeł/uzasadnień
Może oznaczać pracę nad zaawansowanym chatbotem lub bardziej prostym interfejsem konwersacyjnym, gdzie "streaming" może być realizowany w różny sposób.
🔴
Gotowość do współpracy z AI Engineer i zespołami data (kontrakty API, formaty danych, walidacje, ograniczenia kosztowe)
Oczekuje się, że będziesz musiał radzić sobie z potencjalnie niedojrzałymi interfejsami API lub skomplikowanymi zależnościami od innych zespołów.
🟡
Znajomość języka polskiego umożliwiająca swobodną komunikację w zespole (mi.n B2)
Poziom B2 jest często minimalnym wymogiem, a 'swobodna komunikacja' może oznaczać potrzebę aktywnego uczestnictwa w dyskusjach technicznych i biznesowych.
🔴
rozwiązań klasy semantic/metrics layer - semantic layer, caching, pre-aggregations, governance metryk
Jest to obszar specjalistyczny, a oczekiwanie 'znajomości' może oznaczać zarówno podstawowe zrozumienie, jak i konieczność aktywnego projektowania i implementacji.
🔴
narzędzia „conversational analytics” / wzorce produktowe dla „chat with data”: citations, „pokaż SQL”, tryby explore vs answer, scoring zaufani
Wymaga to zrozumienia specyficznych, często nowatorskich wzorców projektowych w obszarze analizy danych przez konwersację.