Data Engineering Team Leader

Poszukujemy doświadczonego Data Engineer Team Leadera , który poprowadzi zespół inżynierów danych i będzie odpowiedzialny za rozwój skalowalnej infrastruktury danych. Twoim zadaniem będzie tworzenie i utrzymywanie rozwiązań wspierających przetwarzanie dużych wolumenów danych, real-time pricing oraz produkty oparte na machine learning.

To stanowisko łączy techniczne przywództwo z zarządzaniem zespołem – będziesz podejmować decyzje architektoniczne, uczestniczyć w kluczowych pracach rozwojowych oraz rozwijać kompetencje zespołu.

Twoje zadania

Kierowanie zespołem Data Engineerów odpowiedzialnych za budowę wydajnych i skalowalnych pipeline’ów danych.

Projektowanie i utrzymywanie rozproszonych procesów przetwarzania danych (batch & streaming).

Wdrażanie najlepszych praktyk w zakresie jakości danych, testów, walidacji i monitoringu.

Rozwój architektury danych w zgodzie z celami biznesowymi i produktowymi.

Zarządzanie sprintami, planowaniem zadań, code review i feedbackiem dla zespołu.

Aktywny udział w kluczowych decyzjach technicznych i implementacji.

Rekrutacja, mentoring i rozwój zespołu.

Wymagania

Minimum 6 lat doświadczenia w obszarze Data Engineering , w tym 3 lata w roli lidera technicznego lub Team Leadera .

Doświadczenie w zarządzaniu zespołem (mentoring, rozwój inżynierów, udzielanie feedbacku, udział w rekrutacjach, przeprowadzanie performance review etc.)

Bardzo dobra znajomość Python i SQL (w tym modelowanie danych).

Doświadczenie w projektowaniu i utrzymaniu dużych platform danych (setki TB).

Znajomość narzędzi orkiestracji danych (np. Airflow , Prefect , Dagster ).

Praktyczna wiedza o frameworkach rozproszonych (np. Apache Beam , Spark ).

Doświadczenie z chmurą (preferowana GCP , dopuszczalne AWS/Azure ).

Znajomość Docker i CI/CD (GitHub/GitLab).

Umiejętności komunikacyjne, mentoringowe i pracy zespołowej.

Wykształcenie kierunkowe (Informatyka, Inżynieria lub pokrewne).

Bardzo dobra znajomość języka angielskiego.

Mile widziane

Doświadczenie z narzędziami GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub).

Praca z pipeline’ami ML lub zespołami Data Science.

Znajomość zagadnień związanych z data lineage, wersjonowaniem i kontraktami danych.

Optymalizacja pipeline’ów i baz pod kątem wydajności i kosztów.

Wiedza o strukturach danych i algorytmach.

Doświadczenie w branży związanej z pricingiem lub systemami GDS.