GCP Data Engineer - Customer Value and Digital Engagement Department

T-Mobile Polska is undergoing a data transformation program to enhance data usage in daily operations using modern technologies. The role involves working within the telecommunications domain to design, implement, and maintain data solutions on Google Cloud Platform (GCP) supporting analytical, business, ML, AI, and other data-driven applications.

• Minimum 2–3 lata doświadczenia na stanowisku Data Engineer (dla poziomu Senior: min. 5 lat + doświadczenie w roli wiodącej/liderskiej).
• Praktyczne doświadczenie w pracy z chmurą GCP, w szczególności: BigQuery (zaawansowany SQL, optymalizacja i zarządzanie kosztami), Cloud Storage (zarządzanie danymi, wersjonowanie), Pub/Sub oraz Dataflow (Apache Beam) lub Dataproc (Spark), a także Cloud Composer (Airflow) do orkiestracji pipeline’ów.
• Podstawowa znajomość obszaru bezpieczeństwa w GCP (IAM, KMS, DLP).
• Bardzo dobra znajomość SQL (optymalizacja zapytań, agregacje, praca z dużymi zbiorami danych).
• Doświadczenie w programowaniu w Pythonie (np. pandas, PySpark, testy automatyczne).
• Umiejętność projektowania modeli danych (Kimball, Data Vault, Dimensional Modeling) oraz budowy warstw danych (raw/bronze, curated/silver, semantic/gold).
• Znajomość narzędzi do automatyzacji: Terraform (IaC) oraz CI/CD (np. GitLab CI, Cloud Build).
• Doświadczenie w zapewnianiu jakości danych (testowanie, monitoring, alertowanie).
• Umiejętność pracy z narzędziami monitorującymi i diagnostycznymi (Cloud Monitoring, Logging).
• Doświadczenie w tworzeniu dokumentacji technicznej oraz udział w code review.

Nice to have:

• Certyfikaty Google (np. Google Professional Data Engineer, Associate Cloud Engineer).
• Doświadczenie z narzędziami zarządzania danymi: dbt, Dataform, Dataplex, Data Catalog.
• Umiejętność pracy zespołowej i komunikacji z zespołami biznesowymi, technicznymi oraz analitycznymi.
• Proaktywność, odpowiedzialność i nastawienie na jakość w obszarze danych.
• Angielski na poziomie min. B2.

• Projektowanie, rozwój i utrzymanie potoków danych (ETL/ELT) w środowisku GCP.
• Integracja danych z różnych źródeł (API, bazy, pliki) do narzędzi takich jak BigQuery i Cloud Storage.
• Projektowanie i optymalizacja modeli danych w hurtowniach danych (Kimball, Data Vault, Dimensional Modeling).
• Implementacja rozwiązań streamingowych (np. Pub/Sub, Dataflow, Apache Beam).
• Automatyzacja procesów wokół danych przy użyciu Cloud Composer (Airflow).
• Zapewnienie wydajności, jakości, bezpieczeństwa i skalowalności danych.
• Współpraca z zespołami ds. analityki danych, Data Science oraz zespołami biznesowymi.
• Tworzenie dokumentacji technicznej i udział w code review.
• Monitorowanie i rozwiązywanie problemów wydajnościowych oraz optymalizacja kosztów w chmurze.
• Optymalizacja wydajności i kosztów implementowanych rozwiązań.
• Dla Seniora: prowadzenie mikrozespołu (2–4 osoby), planowanie prac/sprintów, priorytetyzacja backlogu, facylitacja warsztatów z biznesem, przekładanie wymagań na rozwiązania i SLA/SLO.