Nasz zespół Technology:

• Pracujemy bezpośrednio z dużymi, świadomymi analitycznie Klientami (m.in. e‑commerce). Wdrażamy dla nich systemy analityczne oraz budujemy systemy przetwarzania danych (Data Warehouse) w Google Cloud Platform. Obrabiamy duże wolumeny danych, łącząc dane z różnych źródeł – od mediów (Google Ads, Meta Ads, Google Analytics 4 etc.) po CRM klientów – i realnie wpływamy na optymalizację działań marketingowo-sprzedażowych i KPIs.  Działając na styku analityki i Data Engineeringu wdrażamy m.in. Markova – aby wspierać decyzje biznesowe Klientów o podziale budżetu marketingowego – naszą flagową usługą ma być właśnie modelowanie atrybucji.
• Duże seniority po stronie danych (analitycy, developerzy). Stały dostęp do 2 liderów Działu Technology = 20 lat doświadczenia w prowadzeniu projektów technologicznych; 15 lat doświadczenia w przetwarzaniu dużych zbiorów danych; doświadczenie w budowaniu skalowalnych hurtowni danych na systemach SQL i noSQL; duża chęć dzielenia się wiedzą marketingowo-biznesową; duże zorientowanie na AI i automatyzacje; wspieranie pod kątem poprawności projektowania systemów i flow bazodanowych.
• Nasz tech stack: BigQuery, Python (w tym biblioteki pandas, numPy, markov), Google Cloud Platform (Cloud Functions, Cloud Storage, IAM, Cloud Logging, Cloud Scheduler, Docker, Build, Storage, PubSub, Error Reporting, Monitoring i wiele innych), Fivetran, node.js, React.js, HTML, CSS, Bootstrap, Gitlab z ekosystemem CI/CD opartym o pipeline.

Twoje zadania:

• Budowa, utrzymywanie i rozwijanie dla Klientów agencji systemów przetwarzania danych (Data Warehouse) na infrastrukturze GCP – dostajesz dużą decyzyjność, wpływ na architekturę, procesy i standardy w Cube;
• Kontrola poprawności działania projektów klienckich;
• Ścisła współpraca z Analitykami i Developerami (seniorzy) – dostarczanie danych w sposób i w formatach uzgodnionych z nimi; oraz z marketerami odpowiadającymi za media
• Budowa zautomatyzowanych rozwiązań pobierających dane z zewnętrznych źródeł oraz przetwarzających dane w ramach Data Warehouse;
• Budowa i optymalizacja zapytań do BigQuery pod względem szybkości działania oraz efektywności kosztowej.
• Optymalizacja istniejących procesów ETL.

Szukamy właśnie Ciebie, jeśli…

• Masz minimum 2-letnie doświadczenie w inżynierii/przetwarzaniu danych, w tym Python, SQL na poziomie zaawansowanym;
• Znasz Big Query na poziomie średniozaawansowanym, nie są Ci obce kwestie klasteryzacji i partycjonowania oraz optymalizacji zapytań;
• Masz doświadczenie w integracji systemów po API;
• Znasz Google Cloud Platform na poziomie podstawowym (IAM podstawy, Cloud Storage, Cloud Functions/Run, Logging, Cloud Scheduler);
• Znasz Google Sheets/Excel oraz Google Looker Studio;
• Rozumiesz struktury danych, wymiary i metryki w raportowaniu marketingowym (Google Analytics 4 / Google Ads / Meta Ads);
• Potrafisz przygotowywać specyfikacje oraz tworzyć dokumentację projektowanych systemów;
• Lubisz mieć wpływ i widzieć jego efekty – tu Twoje decyzje techniczne (model danych, jakość, koszty, pipeline’y) będą przekładać się na konkretne wyniki kampanii.
• Wykazujesz samodzielność i dążenie do rezultatów, bierzesz odpowiedzialność za powierzone zadania oraz sprawnie rozwiązujesz problemy;
• Jasno się komunikujesz i nie boisz się rozmawiać z biznesem (dział marketingu po stronie naszej agencji lub po stronie Klienta).

Oferujemy

1. Rozwój u lidera digital marketingu obsługującego TOP marki polskie i międzynarodowe, m.in. e‑commerce. 
2. Duża decyzyjność, wpływ na architekturę, procesy i standardy w Cube.
3. Jasne zadania, cele i zasady ewaluacji (min. raz w roku spotkanie ewaluacyjne z przełożonym),
4. Praca 100% zdalna lub dla osób z Warszawy i okolic – hybrydowa (ok. 4 dni z biura/mies.). Biuro – Mokotów Daleko od Mordoru. Dog-friendly office. Elastyczne rozpoczęcia dnia w godz.: 8-9.30
5. Elastyczność: dla tej roli mamy możliwość dostosowania „wymiaru”: maks. 40 godzin/tydz. („pełen wymiar”) – min. 20 godzin/tydz.; elastyczne rozpoczęcia dnia w godz.: 8-9.30.
6. Wynagrodzenie adekwatne do posiadanej wiedzy, umiejętności i doświadczenia. Forma współpracy: B2B (15 000 – 20 000 netto na FV przy pełnym wymiarze), możliwa również Umowa o pracę 12 500 – 16 740 brutto na UP.
7. Benefity: 1 godzina w tygodniu na własny rozwój lub czas z bliskimi (w piątki kończymy wcześniej), Dzień Urodzin oraz Dzień dla Rodziny, dofinansowanie do opieki medycznej (Enel-Med) i/lub Benefit Multisport i/lub dostępu do platformy MyBenefit.

Proces rekrutacji

Wysłanie CV

Aplikuj na konkretną ofertę lub wyślij ogólne zgłoszenie.

Wstępna rozmowa telefoniczna z HR

Jeśli Twoja aplikacja przejdzie 1. etap, Kasia (HR Specialist) zadzwoni do Ciebie i porozmawia wstępnie o Twoich doświadczeniach i oczekiwaniach.

Zadanie (możliwa zamiana miejsc z kolejnym etapem)

Mamy krótkie zadanie sprawdzające wiedzę z BigQuery/Pythona/SQL.

Spotkanie online (możliwa zamiana miejsc z poprzednim etapem)

Na spotkaniu z liderami Działu Technology oraz HR porozmawiamy o Twoim doświadczeniu, a także sprawdzimy Twoją wiedzę merytoryczną. Ty z kolei pytasz nas o ważne dla Ciebie kwestie związane z pracą. Po tym etapie możemy mieć dla Ciebie również zadanie (opcjonalnie).

Witaj na pokładzie!

Widzimy się w biurze na Twój pierwszy dzień! Spotykasz się z HR, Managerem i zespołem i przechodzisz onboarding.