Spark Data Lakehouse Developer

Upvanta WROCŁAW 2026-09-22

Oczekiwania

min. 4 lata doświadczenia z Apache Spark,
bardzo dobra znajomość PySpark i Spark SQL,
doświadczenie z MongoDB i MongoDB Spark Connector,
praktyczna znajomość Apache Iceberg,
doświadczenie w budowie warstw Data Lakehouse: raw/bronze/silver/gold,
znajomość CI/CD i Jenkins,
znajomość Prometheus i Grafana,
doświadczenie w Scrum/Kanban oraz pracy z Jira/Confluence.

Wymagania

umiejętność optymalizacji procesów Spark,
doświadczenie w rekoncyliacji i kontroli jakości danych,
znajomość partitioningu, caching, broadcast joins i AQE,
doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych,
samodzielność i analityczne podejście do rozwiązywania problemów,
umiejętność współpracy z zespołami Data, QA i DevOps.

Kogo szukamy?

Do zespołu Data Platform szukamy doświadczonego Spark / Data Lakehouse Developera, który będzie rozwijał rozwiązania Data Engineeringowe związane z rekoncyliacją danych, MongoDB oraz architekturą Data Lakehouse.

Oferujemy

pracę przy nowoczesnej platformie Data Lakehouse,
udział w ciekawych projektach związanych z dużymi zbiorami danych,
pracę z nowoczesnym stackiem: Spark, MongoDB, Iceberg, Kubernetes, Prometheus, Grafana,
możliwość rozwoju i wpływu na rozwiązania technologiczne,
współpracę z doświadczonym zespołem,

,[] Requirements: Apache Spark, PySpark, Spark SQL, MongoDB, Spark, Data Lake, Jenkins, Prometheus, Grafana, Kanban, Jira, QA, DevOps