First seen by Alion on Oct 22, 2026.
Kim jest H2B Group?
Jesteśmy firmą konsultingową, która pomaga klientom w automatyzacji procesów biznesowych przy pomocy AI, a specjalistom IT rozwijać karierę w modelu B2B. Oferujemy projekty z branż takich jak fintech, medtech, edutech czy automatyka przemysłowa. Dzięki ścisłej współpracy wspieramy rozwój naszych klientów poprzez dostarczanie szybkich i mierzalnych efektów, jednocześnie zapewniając specjalistom IT możliwości rozwoju kariery i zdobywania cennego doświadczenia.
Dlaczego warto z nami współpracować?
Elastyczność – Wybierasz projekty dopasowane do swoich umiejętności i zainteresowań, z możliwością zmiany w ramach naszej firmy lub grupy Euvic, której jesteśmy częścią.
Przejrzystość – Masz jasne zasady współpracy i pełną transparentność wynagrodzenia oraz warunków.
Szybkość działania – Dzięki naszej efektywności szybko znajdziesz lub zmienisz projekt, który idealnie odpowiada Twoim kompetencjom.
Możliwość rozwoju – Pracujesz przy innowacyjnych projektach, rozwijając kluczowe kompetencje i zdobywając cenne doświadczenie.
Senior Microsoft Fabric Data Engineer
Poszukujemy doświadczonego Senior Data Engineera specjalizującego się w ekosystemie Microsoft Fabric do dołączenia do międzynarodowego programu modernizacji i stabilizacji platformy danych dla zagranicznego klienta enterprise. Rola koncentruje się na budowie, optymalizacji i utrzymaniu produkcyjnych potoków danych, integracji ze źródłami ERP oraz pracy na architekturze Lakehouse/Warehouse.
Kluczowe informacje o ofercie
Forma współpracy: Kontrakt B2B
Stawka: 100-170pln/h
Wymiar: Pełny etat (1 FTE)
Lokalizacja: 100% zdalnie
Język projektu: Angielski (100% komunikacji roboczej)
Start: w ciągu 2–4 tygodni
Długość projektu: 2–4 miesiące (faza intensywnych wdrożeń / stabilizacji platformy z możliwością przedłużenia)
Zakres odpowiedzialności
Projektowanie, wdrażanie i utrzymanie produkcyjnych potoków danych (data pipelines) w środowisku Microsoft Fabric.
Implementacja wydajnych mechanizmów ładowania przyrostowego (incremental loading / CDC / watermarking).
Praca z architekturą danych opartą o Lakehouse oraz Warehouse w Fabric (zarządzanie tabelami Delta, optymalizacja warstw medaliowych Bronze/Silver/Gold).
Tworzenie i optymalizacja transformacji danych przy użyciu PySpark oraz zaawansowanego SQL.
Realizacja integracji danych z systemami klasy ERP (ze szczególnym uwzględnieniem SAP oraz Microsoft Dynamics).
Konfiguracja monitoringu, logowania, mechanizmów alertowania oraz bieżąca obsługa błędów i awarii potoków produkcyjnych.
Współpraca z zespołem technicznym (Recovery Lead, Data Quality, Governance) w ramach programu stabilizacji środowiska danych.
Wymagania (Must Have)
Senioralne doświadczenie w inżynierii danych (jako Senior Fabric Data Engineer, Azure Data Engineer, Data Integration Engineer lub ETL/ELT Developer).
Praktyczne, udokumentowane doświadczenie w budowie i utrzymaniu produkcyjnych rozwiązań w Microsoft Fabric.
Bardzo dobra znajomość SQL oraz PySpark w zastosowaniach produkcyjnych.
Biegłość w projektowaniu modeli i procesów w strukturach Fabric Lakehouse oraz Fabric Warehouse.
Praktyczna znajomość strategii ładowania przyrostowego oraz optymalizacji dużych zbiorów danych.
Doświadczenie we wdrażaniu monitoringu potoków, telemetryki oraz sprawnej diagnostyce i rozwiązywaniu incydentów.
Doświadczenie w integracji danych pochodzących z systemów ERP.
Płynna znajomość języka angielskiego (min. B2/C1) umożliwiająca swobodną, codzienną współpracę techniczną.
Mile widziane (Nice to Have)
Praktyczne doświadczenie w integracji konkretnie z systemami SAP i/lub Microsoft Dynamics.
Certyfikacje Microsoft (np. Fabric Analytics Engineer Associate DP-600 lub Azure Data Engineer Associate DP-203).
Doświadczenie w projektach remediation / platform recovery (naprawa, audyt i stabilizacja zastanych środowisk danych).
Proces rekrutacyjny
Rozmowa wstępna i techniczno-projektowa (ok. 30–45 min).
Rozmowa z klientem końcowym (weryfikacja dopasowania projektowego, język angielski).
Decyzja i podpisanie kontraktu.
Tech stack
- Microsoft Fabric
- SQL
- PySpark

