Senior Data Engineer (Snowflake, Airflow)

Rok 2026 jest szczególny dla Nimbus Data Systems, bo dokładnie 10 lat temu powstaliśmy jako jedna z pierwszych firm AI w Polsce - zanim stało się to modne i na długo przed erą OpenAI. Zaczęliśmy od doświadczenia zdobytego w Dolinie Krzemowej i firmach takich jak Mozilla, BCG czy Jane Street. Dzięki tym kontaktom budowaliśmy pierwsze modele dla dużych firm jeszcze w czasach, gdy pierwsza samojezdna Tesla robiła na świecie wrażenie. Dziś nasz zespół to ludzie z doświadczeniem z McKinsey, Google, PwC, Capgemini i Kraken. Działamy remote-first i budujemy systemy AI, które w czasie rzeczywistym wspierają zarządzanie aktywami o wartości ponad 200 mld USD. W projektach tej skali liczą się kompetencje i profesjonalizm - niezależnie od tego, gdzie mieszkasz. Z klientami pracujemy w modelu consultingowym, dlatego w zespole mamy wyłącznie ludzi na poziomie senior+. O roli Będziesz pracował nad rozwojem nowoczesnej platformy danych, która wspiera aplikacje i analitykę wykorzystywaną w codziennych decyzjach biznesowych. Twoja praca będzie skupiona na projektowaniu i rozwijaniu rozwiązań Data Engineeringowych: budowa i utrzymania pipeline’ów ETL/ELT, integracja danych z różnych źródeł, modelowanie danych w hurtowni. Będziesz też dbać o jakość i spójność danych oraz optymalizować procesy ich przetwarzania pod kątem wydajności, kosztów i skalowalności. Ważną częścią roli będzie również udostępnianie danych zespołom biznesowym, analitycznym i inżynierskim w sposób, który pozwala im z nich realnie korzystać. Dla kogo jest ta rola? Ta rola jest dla Ciebie, jeśli lubisz pracować na styku technologii i biznesu i potrafisz patrzeć na dane nie tylko jako na pipeline’y, ale jako na fundament decyzji organizacyjnych. Aplikuj jeśli: masz 6+ lat doświadczenia jako Data Engineer, bardzo dobrze znasz Snowflake i projektowanie architektury danych w środowiskach produkcyjnych, pracujesz z Data Lake’ami i rozumiesz wyzwania ich skalowania (mile widziane doświadczenie w Data Mesh lub migracjach), masz praktyczne doświadczenie z Airflow i dbt, bardzo dobrze znasz SQL i Pythona i wykorzystujesz je w codziennej pracy z danymi, pracujesz z danymi z wielu źródeł i potrafi przygotować je do analityki oraz zastosowań biznesowych, znasz zagadnienia Data Governance i miał_ś styczność z narzędziami typu Atlan lub Monte Carlo (lineage, metadata, data quality), dbasz o jakość rozwiązań i dobrze odnajduje się w pracy zespołowej z inżynierami oraz stakeholderami swobodnie komunikujesz się po angielsku i polsku w środowisku technicznym i biznesowym Must-Have : Snowflake, Airflow, dbt, Python, SQL, Data Governance (idealnie Atlan/Monte Carlo), data modeling Jak się współpracuje z Nimbus Data Systems? Jesteśmy remote-first. Polska, kraje Unii Europejskiej - bez problemu. A jeśli czasem wolisz biuro, to masz nasze we Wrocławiu. Zapewniamy sprzęt i środowisko pracy. Nasz proces rekrutacyjny Etap 1 - Rozmowa wstępna (45 min): poznasz się z naszą rekruterką, Mają. Wprowadzi Cię w szczegóły projektu i zapyta o motywację, pracę z zespołami międzynarodowymi oraz Twoje podejście do wdrażania AI na produkcję. Etap 2 - Rozmowa techniczna (1h): rozmowa techniczno-biznesowa z Marcinem. Bez zadania na żywo (live coding), ale spodziewaj się trudnych pytań. Etap 3 - Spotkanie techniczne z zespołem klienta (30 min): rozmowa w języku angielskim, mająca na celu wzajemne poznanie się oraz omówienie podejścia do pracy w projekcie i wyzwań technicznych. Etap 4 - Spotkanie techniczno-biznesowe z klientem (30 min): rozmowa z managerem, skoncentrowana na dopasowaniu technicznym i biznesowym oraz omówieniu sposobu współpracy w projekcie. W Nimbus Data Systems szanujemy Twój czas i dbamy o dobre doświadczenie kandydatów naszej rekrutacji. Zostaniesz poinformowany o wyniku rekrutacji niezależnie od decyzji i etapu.