Posting record
Open 11+ days
- Exerizon's site dates the posting
- Ghostless first sees this listing
- Last checked: still up
How we know
It hasn't been reposted, listed twice, or left up unusually long, and the posting doesn't say it's a talent pool.
Ghostless records the day it first sees a posting, so a repost can't reset its age. This one was already up when Ghostless started tracking Exerizon, so its true age is longer.
Last checked Nov 1, 2026.
How well do you match?
See how much of this posting your resume shows, and what it's missing.
Upload your resumeWhat the posting discloses
Not stated: Pay, real vacancy, AI screening.
Why these three
Ontario requires postings from employers with 25 or more staff to state the pay, whether the vacancy exists, and whether AI screens applicants.
Some employers add pay only on their own site. Check the original posting before you rule it out.
Skills mentioned
About the role
O Exerizon
W Exerizon przedefiniowaliśmy tradycyjny model konsultingu: nie jesteśmy jedynie dostawcą usług, lecz partnerem, który dzieli z klientami zarówno ryzyko, jak i sukces.
Dlaczego szukamy właśnie Ciebie
Budujemy zespół danych od podstaw — i to Ty będziesz współdecydować, w którą stronę będzie się rozwijał. Pracujemy przy projektach budowy nowoczesnych platform danych — Data Lake, Data Lakehouse i chmurowych hurtowni danych na Databricks lub Snowflake — oraz przy migracjach danych wspieranych przez AI. AI wspiera nas też na co dzień: powtarzalne, żmudne zadania automatyzujemy, a Tobie zostaje to, co naprawdę wymaga myślenia i decyzji.
Requirements
- 2–4 lata doświadczenia (poziom mid) lub 4+ lat (poziom senior)
- Dobra znajomość co najmniej jednej z platform: Databricks lub Snowflake
- Dobra znajomość SQL i Pythona
- Znajomość co najmniej jednego silnika bazodanowego: Oracle, PostgreSQL lub MS SQL
- Dobra znajomość podstaw hurtowni danych: procesów ładowania oraz architektury warstwowej
- Znajomość technik modelowania danych (Kimball, Data Vault)
- Znajomość podejścia do testowania danych i co najmniej jednego narzędzia typu dbt tests lub Great Expectations
- Rozumienie pojęć data lineage i katalogowania danych
- Praktyczna znajomość orkiestratorów procesów, np. Airflow, Dagster, dbt lub mechanizmów natywnych platformy (Databricks Workflows, Snowflake Tasks)
- Podstawowa znajomość Azure lub AWS w kontekście przetwarzania danych
- Umiejętność pracy z repozytorium Git
- Umiejętność tworzenia dokumentacji budowanych rozwiązań
- Samodzielność: panowanie nad własnymi zadaniami, ich statusem i priorytetami
- Dociekliwość w diagnozowaniu problemów z przetwarzaniem danych
- Otwartość na pracę z narzędziami AI, np. Claude lub GitHub Copilot
- Chęć zrozumienia biznesu, któremu dostarczasz dane — nie tylko technologii, w której pracujesz
- Mile widziane:
- Znajomość obu platform: Databricks i Snowflake
- Praktyczna znajomość dbt jako narzędzia transformacji (poza samymi testami)
- Doświadczenie z wdrażaniem rozwiązań w podejściu CI/CD i infrastructure-as-code, np. Databricks Asset Bundles (DAB), Snowflake CLI, Terraform, schemachange, Liquibase lub Flyway
- Znajomość otwartych formatów tabel (Delta Lake, Apache Iceberg)
- Podstawowa znajomość koncepcji produktów danych (data products)
- Znajomość mechanizmów Row Level Security i Column Level Security wraz z umiejętnością ich implementacji
- Znajomość standardów referencyjnych wybranych domen: BIAN (bankowość), ACORD (ubezpieczenia), HL7/FHIR (ochrona zdrowia)
Benefits
Full Remote: Pracuj z dowolnego miejsca w Polsce.
Wpływ: Realna możliwość kształtowania rozwiązań IT dla kluczowych graczy rynkowych bez zbędnej biurokracji korporacyjnej.
Kultura Seniority: Praca w gronie ekspertów z doświadczeniem w największych firmach doradczych i technologicznych świata.
Atrakcyjne wynagrodzenie: W Exerizon cenimy konkretne rezultaty, dlatego nasze stawki odzwierciedlają najwyższy rynkowy standard
Something wrong with this posting?