Senior Data Architect

Informacje organizacyjne

• Forma współpracy: kontrakt B2B.
• Budżet: 200–280 zł/h, zależnie od kompetencji i doświadczenia.
• Tryb pracy: hybrydowy; preferowana obecność raz w tygodniu w biurze w Warszawie. Dla najlepszych kandydatów z innych miast możliwa jest elastyczność, np. wizyty 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 w Europie.

Projekt

Dołączysz do zespołu budującego i optymalizującego rozbudowaną platformę danych SaaS dla lidera branży automotive. Jako architekt, techniczny lider i mentor będziesz odpowiadać end-to-end za wdrożenie architektury natywnej dla Google Cloud Platform, obejmującej systemy transakcyjne OLTP, usługi dostarczania danych oparte na API oraz Data Lakehouse oparty na BigQuery.

Proces rekrutacji

Proces obejmuje łącznie 4 etapy: krótką rozmowę wprowadzającą, przekazanie kandydatury klientowi, 2 rozmowy techniczne oraz 2 spotkania biznesowe z VP of IT i VP.

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 w 3NF z wykorzystaniem Cloud SQL/PostgreSQL i AlloyDB, z naciskiem na skalowalność środowisk multi-tenant.
• Definiowanie wzorców dostarczania danych z użyciem mikroserwisów, podejścia API-first (REST/GraphQL) oraz change data capture (Pub/Sub, Datastream).
• Projektowanie hurtowni danych i Lakehouse opartego na BigQuery, obsługującego przetwarzanie batch i streaming 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 Data Engineering lub Data Architecture, ze szczególnym uwzględnieniem budowy platform SaaS.
• Głęboka, praktyczna znajomość ekosystemu 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 chmurowych.
• Biegłość w zaawansowanym SQL, w tym w optymalizacji i strojeniu zapytań w BigQuery, oraz w Pythonie.
• Doświadczenie w projektowaniu rozproszonych architektur event-driven i mikroserwisów API-first, w tym kontraktów danych.
• Otwartość na innowacje oraz znajomość rozwiązań AI, w tym Vertex AI i wyszukiwania wektorowego.
• Doskonałe umiejętności komunikacyjne i liderskie, umożliwiające prezentowanie wizji architektonicznej deweloperom i decydentom biznesowym oraz mentoring zespołu.

Mile widziane

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

Oferujemy

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