Senior Data Architect

Informacje organizacyjne

• Forma współpracy: kontrakt B2B.
• Budżet: otwarty; stawka zależna od poziomu kompetencji i doświadczenia.
• Tryb pracy: hybrydowy; preferowana obecność w biurze w Warszawie raz w tygodniu. Dla kandydatów z innych miast możliwa jest elastyczność i wizyty np. raz w miesiącu.
• Wymiar pracy: full-time, współpraca długoterminowa, standardowe polskie godziny pracy.
• Dostępność: ASAP lub zgodnie z okresem wypowiedzenia.
• Sektor: globalna branża motoryzacyjna.
• Podróże służbowe: sporadyczne, około 10% czasu, głównie na terenie Europy.

Projekt

Dołączysz do zespołu budującego i optymalizującego platformę danych SaaS dla lidera branży automotive. Jako architekt, techniczny lider i mentor, przejmiesz odpowiedzialność end-to-end za wdrożenie architektury opartej w 100% na Google Cloud Platform. Zakres obejmuje systemy transakcyjne OLTP, usługi dostarczania danych oparte na API oraz Data Lakehouse oparty na BigQuery.

Proces rekrutacji

Proces składa się z 4 etapów: krótkiej rozmowy wprowadzającej, przekazania kandydatury klientowi, 2 rozmów technicznych oraz 2 spotkań biznesowych z VP of IT i VP.

Główne obowiązki

• Kompleksowe projektowanie i nadzór nad architekturą platformy SaaS na GCP: systemy transakcyjne, ODS, integracje event-driven oraz analityczny Data Lake/Lakehouse.
• Projektowanie znormalizowanych architektur OLTP zgodnych z 3NF, opartych na Cloud SQL/PostgreSQL i AlloyDB, z naciskiem na skalowalność środowisk multi-tenant.
• Definiowanie wzorców dostarczania danych z wykorzystaniem mikrousług, podejścia API-first, REST, GraphQL i change data capture z użyciem Pub/Sub oraz Datastream.
• Projektowanie hurtowni danych i Lakehouse opartego na BigQuery, obsługującego przetwarzanie wsadowe i strumieniowe z użyciem Dataflow.
• Wdrażanie mechanizmów governance i bezpieczeństwa, w tym maskowania, lineage oraz audytów, z użyciem GCP Dataplex i kontroli dostępu w BigQuery.
• Wdrażanie narzędzi AI w cyklu życia inżynierii danych, m.in. Claude Code i Gemini Code Assist, oraz projektowanie fundamentów danych dla RAG i integracji modeli LLM, w tym BigQuery Vector Search i Vertex AI.

Wymagania

• Minimum 10 lat doświadczenia w inżynierii danych lub architekturze danych, szczególnie w budowie platform SaaS.
• Głęboka, praktyczna znajomość Google Cloud Platform: BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub, Dataflow, Datastream oraz Cloud SQL/PostgreSQL.
• Ekspercka wiedza z zakresu relacyjnego modelowania danych 3NF i projektowania zoptymalizowanych schematów dla rozwiązań chmurowych.
• Biegłość w zaawansowanym SQL, w tym optymalizacji i strojeniu zapytań w BigQuery, oraz w Pythonie.
• Doświadczenie w projektowaniu architektur rozproszonych opartych na zdarzeniach i mikrousługach, w tym API-first oraz kontraktach danych.
• Otwartość na innowacje i znajomość rozwiązań AI, w tym Vertex AI oraz wyszukiwania wektorowego.
• Doskonałe umiejętności komunikacyjne i liderskie; umiejętność prezentowania wizji architektonicznej deweloperom i decydentom biznesowym oraz mentoringu zespołu.

Mile widziane

• Certyfikacja Google Cloud Professional Data Engineer lub Professional Machine Learning Engineer.
• Znajomość Apache Kafka, dbt, Dataform, Apache Airflow lub Cloud Composer.
• Doświadczenie w DevOps, CI/CD, GitLab, Jenkins oraz Infrastructure-as-Code z użyciem Terraform.
• Znajomość narzędzi BI: Looker Studio lub Power BI.

Oferujemy

• Długofalową współpracę B2B.
• Elastyczność pracy w modelu hybrydowym z nowoczesnego biura w Warszawie; dla osób spoza Warszawy warunki obecności do uzgodnienia.
• Dostęp do benefitów: Multisport, PZU i LuxMed.