Find a jobRecruiters

Mid / Mid+ Data Engineer (Python)

Exclusive opportunity

Onsite

Mid / Mid+ Data Engineer (Python)

WEBSENSA

Mid / Mid+ Data Engineer (Python)

Skills

Google Cloud PlatformSQL QueriesBig DataData EngineeringE-commerce WebsitesDockerDjangoPythonGolangData ScienceKafkaRedisMachine LearningAIGitHubKubernetesPySparkApache AirflowAzure

19 hours ago

Share this opportunity

Share this opportunity to other talents of your network:
✓ Offer them a visibility boost with clients.
✓ Help your contacts find their next job.

Important information


Contract type:

Permanent

Location:

Warsaw, Poland

Work mode:

Onsite

Published on:

21 October 2026

What they need


Szukamy  Mid / Mid+ Data Engineera , który dołączy do zespołu rozwijającego platformę  Feature Store  – rozwiązanie odpowiedzialne za obliczanie, przechowywanie i udostępnianie cech wykorzystywanych przez modele uczenia maszynowego.

Będziesz pracować nad rozwojem produkcyjnej platformy danych, budując i optymalizując pipeline'y przetwarzające duże wolumeny informacji. Projekty obejmują m.in. pobieranie danych z hurtowni analitycznych, przetwarzanie rozproszone, przygotowywanie i przechowywanie danych oraz udostępnianie ich systemom i modelom ML.

Głównym językiem programowania jest  Python , a w codziennej pracy wykorzystujemy technologie takie jak  PySpark, Polars, Airflow, ClickHouse, Delta Lake czy Apache Iceberg . W wybranych komponentach korzystamy również z Golanga.

To rola dla osoby, która dobrze zna Pythona, ma doświadczenie w przetwarzaniu dużych zbiorów danych i chce rozwijać praktyczne, produkcyjne rozwiązania na styku  Data Engineering i Machine Learning .

Forma współpracy

  • B2B
  • Praca w trybie  hybrydowym .
  • Pełny etat lub współpraca w zbliżonym wymiarze godzinowym.
  • Projekty komercyjne, produkcyjne, wdrożeniowe.
  • Język pracy:  polski .

Wynagrodzenie

Proponowane widełki:  80–140 PLN/h netto + VAT na B2B .

Ostateczna stawka zależy od doświadczenia, samodzielności, znajomości Pythona i technologii big data, doświadczenia w budowaniu produkcyjnych pipeline'ów danych oraz gotowości do pracy z narzędziami AI wspierającymi programowanie.

Zakres obowiązków

  • Projektowanie, rozwój i utrzymanie platformy Feature Store.
  • Budowa i rozwój pipeline'ów przetwarzania danych w Pythonie.
  • Przetwarzanie dużych wolumenów danych z wykorzystaniem narzędzi takich jak PySpark i Polars.
  • Integracja z hurtowniami danych i systemami analitycznymi.
  • Przygotowywanie i przechowywanie danych w formatach wykorzystywanych w architekturach data lake i lakehouse.
  • Orkiestracja i automatyzacja przepływów danych.
  • Rozwój komponentów i usług wspierających platformę danych.
  • Przygotowywanie i udostępnianie cech wykorzystywanych przez modele ML, w tym w scenariuszach online.
  • Optymalizacja wydajności, kosztów i skalowalności procesów przetwarzania danych.
  • Dbanie o jakość, poprawność i spójność danych, w tym walidację, obsługę schematów i idempotentność procesów.
  • Debugowanie, analiza błędów i rozwiązywanie problemów technicznych.
  • Praca z konteneryzacją i środowiskami uruchomieniowymi opartymi o Docker i Kubernetes.
  • Dbanie o jakość kodu, testowalność i utrzymywalność rozwiązań.
  • Udział w projektowaniu architektury danych i rozwiązań technicznych.
  • Współpraca z data scientistami, ML engineerami, backend developerami, architektami i product ownerami.
  • Współpraca z użytkownikami platformy, wsparcie w rozwiązywaniu problemów oraz konsultowanie sposobu wykorzystania dostępnych rozwiązań.
  • Udział w estymacji zadań, code review i planowaniu prac projektowych.
  • Korzystanie z narzędzi AI wspierających programowanie i automatyzację pracy developerskiej.

Wymagania

  • Bardzo dobra znajomość Pythona.
  • Doświadczenie w budowaniu, rozwijaniu i utrzymywaniu produkcyjnych pipeline'ów danych.
  • Praktyczna znajomość PySpark lub innego narzędzia do przetwarzania rozproszonego.
  • Bardzo dobra znajomość SQL.
  • Doświadczenie w przetwarzaniu dużych zbiorów danych, w tym wolumenów przekraczających dostępną pamięć operacyjną.
  • Znajomość narzędzi do orkiestracji przepływów danych, np. Airflow lub Argo Workflows.
  • Praktyczna znajomość Git i Dockera.
  • Znajomość dobrych praktyk projektowania i rozwijania pipeline'ów danych.
  • Umiejętność pisania czytelnego, testowalnego i utrzymywalnego kodu.
  • Umiejętność debugowania i analizowania problemów technicznych.
  • Samodzielność w realizacji zadań i odpowiedzialność za dostarczane rozwiązania.
  • Nastawienie na rozwiązywanie problemów i szukanie praktycznych rozwiązań.
  • Dbałość o jakość kodu, poprawność danych i stosowanie dobrych praktyk developerskich.
  • Otwartość na kontakt z użytkownikami platformy, rozumienie ich potrzeb i wspieranie ich w korzystaniu z rozwijanych rozwiązań.
  • Chęć ciągłego rozwoju i poznawania nowych technologii.
  • Komunikatywność w języku polskim.
  • Gotowość do pracy w trybie hybrydowym.

Mile widziane

  • Doświadczenie z formatami i technologiami lakehouse, np. Delta Lake lub Apache Iceberg.
  • Znajomość biblioteki Polars.
  • Doświadczenie z analitycznymi bazami danych, np. ClickHouse lub StarRocks.
  • Znajomość Redis lub innych rozwiązań wykorzystywanych do szybkiego udostępniania danych.
  • Znajomość Golanga.
  • Doświadczenie z frameworkiem Django lub budową usług backendowych wspierających platformy danych.
  • Doświadczenie z platformami Feature Store, np. Feast, Tecton lub Hopsworks.
  • Znajomość zagadnień MLOps i przygotowywania danych na potrzeby modeli Machine Learning.
  • Znajomość narzędzi do rozproszonego przetwarzania danych i zarządzania zadaniami obliczeniowymi, np. Ray lub Kubeflow.
  • Doświadczenie z systemami kolejkowymi i streamingiem danych, np. Kafka.
  • Doświadczenie z Kubernetes i środowiskami chmurowymi, np. GCP lub Azure.
  • Doświadczenie z CI/CD i automatyzacją procesów developerskich.
  • Doświadczenie w pisaniu testów jednostkowych, integracyjnych i testów jakości danych.
  • Umiejętność pracy z narzędziami monitoringu, logowania i obserwowalności.
  • Umiejętność efektywnej pracy z narzędziami AI wspierającymi programowanie, np. Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot lub podobnymi.
  • Otwartość na podejście agentowego kodowania i automatyzację części zadań developerskich.

Technologie, z którymi możesz pracować

  • Python
  • PySpark / Apache Spark
  • Polars
  • SQL
  • ClickHouse / StarRocks
  • Delta Lake / Apache Iceberg / Parquet
  • Airflow / Argo Workflows
  • Redis
  • Docker / Kubernetes
  • Django
  • Golang
  • Git / CI/CD
  • Google Cloud Platform / Microsoft Azure
  • Narzędzia AI dla developerów: Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot lub podobne

Kogo szukamy

Szukamy osoby na poziomie  mid / mid+ , która:

  • ma praktyczne doświadczenie w pracy z Pythonem i przetwarzaniem dużych zbiorów danych;
  • potrafi samodzielnie projektować, budować i rozwijać pipeline'y danych;
  • rozumie, że dobry pipeline to nie tylko działający kod, ale też poprawność danych, wydajność, idempotentność i utrzymywalność;
  • potrafi dobierać narzędzia i podejście do skali oraz charakteru przetwarzanych danych;
  • dobrze odnajduje się w pracy z istniejącymi systemami i potrafi rozwijać je bez pogarszania ich jakości;
  • potrafi analizować problemy techniczne i szukać prostych, skutecznych rozwiązań;
  • ma nastawienie „can-do” i bierze odpowiedzialność za dowożone zadania;
  • zwraca uwagę na jakość kodu, dobre praktyki i sensowną architekturę danych;
  • jest otwarta na nowe technologie i nie boi się pracy z narzędziami, których wcześniej nie znała;
  • nie boi się sięgnąć po Golanga, gdy wymaga tego zadanie;
  • potrafi rozmawiać z użytkownikami platformy, zrozumieć ich problemy i pomóc w znalezieniu rozwiązania;
  • chce korzystać z narzędzi AI wspierających programowanie i jest otwarta na agentowe podejście do developmentu;
  • dobrze współpracuje z zespołem technicznym, data science i produktowym;
  • odpowiada jej praca w modelu hybrydowym.

Co oferujemy

  • Pracę przy rozwoju produkcyjnej platformy Feature Store.
  • Udział w projektach z obszaru AdTech i e-commerce, na styku inżynierii danych i uczenia maszynowego.
  • Pracę z dużymi wolumenami danych i technologiami big data.
  • Możliwość rozwijania istniejących systemów oraz budowania nowych komponentów od zera.
  • Współpracę z doświadczonym zespołem technologicznym i data science.
  • Możliwość wpływu na architekturę danych, wybór rozwiązań technicznych i jakość kodu.
  • Pracę z nowoczesnym ekosystemem przetwarzania danych, m.in. Spark, Polars, Delta Lake, Iceberg i ClickHouse.
  • Przestrzeń do proponowania usprawnień technicznych i optymalizacji istniejących rozwiązań.
  • Możliwość korzystania z nowoczesnych narzędzi AI wspierających programowanie.
  • Możliwość rozwoju w kierunku Senior Data Engineera, ML Platform Engineera, Tech Leada lub Architekta Danych.

APLIKUJ TUTAJ -> https://www.websensa.com/pl/kariera/mid-data-engineer

Other offers great for you!

These companies are also looking for great profiles

skiils

Data Engineer - Planet

Freelance

Lille, France

Onsite, Hybrid

Skills

SQL QueriesPythonDatabricksAWSdbtPySparkApache Airflow

9 hours ago

Quick apply

Sapiens Group

Ingénieur Data / Développeur DBT sur GCP (H/F)

Freelance

Lille, France

Hybrid

Skills

DBT et GCP

5 hours ago

Quick apply

Visian

Ingénieur Data Collect - Cybersécurité

Freelance

Paris, France

Hybrid

Skills

PythonKafkaAnsibleElastic StackLogstashKibana

5 hours ago

Quick apply

The best place to find your next move

© 2026. All Rights Reserved.

Talents

Find a job

Create a profile

Solutions and tools