Unlock Full Resume Report

New offer - be the first one to apply!

September 6, 2026

Spark / Data Lakehouse Developer

Senior • Remote

20,160 - 26,880 PLN/yr

Wrocław, DS, Poland

Dla klienta z sektora finansowego poszukiwany jest doświadczony Spark / Data Lakehouse Developer do zespołu Data Platform.

Opis

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.

Similar jobs you might like