Spark / Data Lakehouse Developer

Więcej niż jeden projekt. Więcej niż jeden rynek.

Jesteśmy częścią •••••••, firmy technologicznej wywodzącej się z Hiszpanii z silną pozycją na rynku polskim: 4700+ specjalistów, obecnej w 14+ krajach i realizującej projekty dla klientów na całym świecie.

Pracujemy z technologiami AI, Data, Cloud, Software Development, BI i Cybersecurity. Ale przede wszystkim stawiamy na ludzi – gdy jeden projekt się kończy, szukamy kolejnych możliwości w ramach •••••••, również w innych krajach.

Naszą wartość dodatkową stanowi ••••••• University - międzynarodowe środowisko i realna możliwość rozwijania swoich kompetencji. Ponad tysiąc osób przeszkolonych w zeszłym roku z wybranych technologii.

Pierwszy projekt to początek. Z ••••••• możesz budować swoją karierę długoterminowo. 

Dla naszego Klienta z sektora finansowego poszukujemy doświadczonego Spark / Data Lakehouse Developera, który dołączy do zespołu Data Platform.

Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za projektowanie i rozwój rozwiązań do rekoncyliacji i synchronizacji danych w warstwie ODS (Operational Data Store), opartych na MongoDB, a także za budowę i utrzymanie warstw danych w architekturze Data Lakehouse – od surowych danych po warstwy Curated, Silver i Gold.

Główne obowiązki : 

• Projektowanie i implementacja procesów Spark SQL/PySpark do walidacji i porównywania danych (MongoDB/ODS).

• Implementacja reguł jakości danych, detekcji duplikatów, anomalii i braków oraz raportowania/alertowania.

• Integracja i optymalizacja Spark–MongoDB (MongoDB Spark Connector, partitioning, push-down, schema-aware reads).

• Projektowanie warstwy danych Raw → Bronze → Silver → Gold z wykorzystaniem Delta Lake/Iceberg/Hudi oraz CI/CD dla schematów i migracji.

• Monitoring i observability procesów Spark/batch/stream (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Dynatrace) oraz definiowanie SLA/SLO.

• Automatyzacja deploymentów Spark na Docker/Kubernetes (Spark Operator).

• Diagnozowanie problemów z danymi, wydajnością i opóźnieniami procesów.

• Tworzenie dokumentacji technicznej, runbooków i diagramów przepływu danych.

• Współpraca w Scrum/Kanban z Data Engineerami, BA, testerami i DevOps; prowadzenie warsztatów i code review.

Kluczowe wymagania :

• 4+ lata doświadczenia w pracy z Apache Spark w środowisku produkcyjnym.

• Bardzo dobra znajomość PySpark, Spark SQL, DataFrames i Structured Streaming.

• Doświadczenie z MongoDB i Spark Connector oraz znajomość modelowania i indeksowania danych.

• Praktyczna znajomość Apache Iceberg i architektury Data Lakehouse (upsert/merge, optymalizacja zapisów).

• Doświadczenie w CI/CD z Jenkins, w tym automatyzacji testów i deploymentów aplikacji Spark.

• Bardzo dobra znajomość Python oraz Spark SQL.

• Znajomość Prometheus i Grafana w obszarze monitoringu i observability.

• Doświadczenie w pracy w Scrum/Kanban oraz znajomość Jira i Confluence.