Spark / Data Lakehouse Developer

Technologie, których używamy

O projekcie

Twój zakres obowiązków

• 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.

Nasze 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.

To oferujemy

• Karta Multisport
• Prywatna opieka medyczna

Benefity