Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Data Lakehouse Developer

midhybridWrocław, PLСкор 60/1004д назад
Аналитика рынка
📊 Data Engineer: зарплаты и спрос на рынке
Стек
Apache IcebergApache HudiDelta LakePySparkMongoDBCI/CDDockerKubernetesSparkPythonagileci/cd
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
We are part of an international organization listed on Nasdaq Stockholm, operating in 11 countries. In Poland, we work with full autonomy. We independently choose our technologies, processes, and ways of working while maintaining the highest professional standards. We deliver a wide range of IT projects in Poland and internationally, across multiple domains and technologies. This allows our consultants to develop their competencies and gain experience aligned with their professional ambitions. Our collaboration is built around the CARE philosophy. For us, it means responsible project matching, transparent cooperation, and a long-term approach to professional growth. Join us as Data Lakehouse Developer. The project focuses on building and maintaining a scalable Data Lakehouse architecture—using Apache Iceberg, Delta Lake, or Apache Hudi—to process data across the entire pipeline, from raw lake ingestion to refined presentation layers Grow in an environment that cares about your development as much as you do. Your responsibilities Data Lakehouse & Architecture: Design and maintain versioned data layers (Bronze, Silver, Gold) using Apache Iceberg, Delta Lake, or Apache Hudi, including CI/CD for schema evolution. Spark & MongoDB Integration: Build PySpark/Spark-SQL pipelines for data reconciliation between MongoDB and source systems, optimizing reads using partitioning and match push-down. Performance & Cost Tuning: Optimize Spark jobs (AQE, caching, broadcast joins) to lower lat
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs