Senior Data Platform Engineer (Python/GCP)
⚲ Remote
30 240 - 33 600 PLN (B2B)
Wymagania
- Python
- Terraform
- Airflow
- BigQuery
- GCP
- Kubernetes
Opis stanowiska
O projekcie:
Dla naszego klienta szukamy osoby na stanowisko Data Platform Engineera do projektu transformacji platformy danych, którego celem jest modernizacja środowiska przetwarzania danych użytkowników oraz rozwój nowoczesnych rozwiązań wspierajacych analizę zachowań odbiorców.
Wymagania:
- Bardzo dobra znajomość Pythona- Praktyczne doświadczenie z Google Cloud Platform, w szczególności: GKE, GCE, Pub/Sub, BigQuery, Dataflow, Cloud Functions- Doświadczenie z Terraform- Znajomość konteneryzacji i Kubernetes (GKE)- Doświadczenie z Dataform oraz Cloud Build (CI/CD)- Gotowość do pracy z kodem napisanym w Go oraz Java- Znajomość architektury event-driven oraz systemów opartych o przetwarzanie strumieniowe- Język angielski na poziomie minimum B2- Gotowość do udziału w rotacyjnym wsparciu w rozszerzonych godzinach pracy (8:00–20:00)- Gotowość do pelnienia dyzurów on-call 24/7.
Codzienne zadania:
- Projektowanie i rozwój wysokowydajnych pipeline'ów danych w Pythonie
- Utrzymanie istniejących komponentów napisanych w Go oraz Java
- Wdrażanie infrastruktury przy użyciu Terraform zgodnie z modułowym podejściem
- Tworzenie własnych komponentów infrastrukturalnych w przypadku bardziej złożonych scenariuszy
- Rozwój strategii testowania z wykorzystaniem Pytest oraz wdrażanie bardziej proaktywnych metod zapewniania jakości
- Monitorowanie usług przy użyciu Cloud Logging, Grafana i Prometheus
- Zarządzanie uprawnieniami w Google Cloud Platform z wykorzystaniem IAM
- Współpraca z Product Managerami oraz zespołami technicznymi w środowisku Agile
- Udział w rotacyjnym wsparciu w rozszerzonych godzinach pracy (8:00–20:00) oraz dyżurach produkcyjnych (on-call)
Dla naszego klienta szukamy osoby na stanowisko Data Platform Engineera do projektu transformacji platformy danych, którego celem jest modernizacja środowiska przetwarzania danych użytkowników oraz rozwój nowoczesnych rozwiązań wspierajacych analizę zachowań odbiorców.
Wymagania:
- Bardzo dobra znajomość Pythona- Praktyczne doświadczenie z Google Cloud Platform, w szczególności: GKE, GCE, Pub/Sub, BigQuery, Dataflow, Cloud Functions- Doświadczenie z Terraform- Znajomość konteneryzacji i Kubernetes (GKE)- Doświadczenie z Dataform oraz Cloud Build (CI/CD)- Gotowość do pracy z kodem napisanym w Go oraz Java- Znajomość architektury event-driven oraz systemów opartych o przetwarzanie strumieniowe- Język angielski na poziomie minimum B2- Gotowość do udziału w rotacyjnym wsparciu w rozszerzonych godzinach pracy (8:00–20:00)- Gotowość do pelnienia dyzurów on-call 24/7.
Codzienne zadania:
- Projektowanie i rozwój wysokowydajnych pipeline'ów danych w Pythonie
- Utrzymanie istniejących komponentów napisanych w Go oraz Java
- Wdrażanie infrastruktury przy użyciu Terraform zgodnie z modułowym podejściem
- Tworzenie własnych komponentów infrastrukturalnych w przypadku bardziej złożonych scenariuszy
- Rozwój strategii testowania z wykorzystaniem Pytest oraz wdrażanie bardziej proaktywnych metod zapewniania jakości
- Monitorowanie usług przy użyciu Cloud Logging, Grafana i Prometheus
- Zarządzanie uprawnieniami w Google Cloud Platform z wykorzystaniem IAM
- Współpraca z Product Managerami oraz zespołami technicznymi w środowisku Agile
- Udział w rotacyjnym wsparciu w rozszerzonych godzinach pracy (8:00–20:00) oraz dyżurach produkcyjnych (on-call)
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
projekt transformacji platformy danych, którego celem jest modernizacja środowiska przetwarzania danych użytkowników oraz rozwój nowoczesnych rozwiązań wspierajacych analizę zachowań odbiorców.
Projekt może być w początkowej fazie, z wieloma niepewnościami i potencjalnymi zmianami kierunku, a "analiza zachowań odbiorców" może oznaczać pracę z danymi wrażliwymi.
🔴
Gotowość do pracy z kodem napisanym w Go oraz Java
Chociaż ogłoszenie jest na stanowisko Data Platform Engineera z naciskiem na Pythona, będziesz musiał utrzymywać i potencjalnie rozwijać kod w innych językach, co może wykraczać poza pierwotne oczekiwania.
🔴
Gotowość do udziału w rotacyjnym wsparciu w rozszerzonych godzinach pracy (8:00–20:00)
Oznacza to, że praca nie kończy się o standardowych godzinach, a "rotacyjne wsparcie" może być nieprzewidywalne i wymagać elastyczności.
🔴
Gotowość do pelnienia dyzurów on-call 24/7.
To standardowe określenie na konieczność reagowania na problemy poza normalnymi godzinami pracy, w tym w nocy i weekendy.
🔴
Rozwój strategii testowania z wykorzystaniem Pytest oraz wdrażanie bardziej proaktywnych metod zapewniania jakości
Może oznaczać, że obecne testowanie jest niewystarczające lub nie istnieje, a "proaktywne metody" mogą wymagać od Ciebie stworzenia tych procesów od podstaw.