Senior Data Engineer, Databricks

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Setembro 4

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

💵 $150.000 - $180.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 1%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

Candidatar-se

Encontrar Vagas Remotas Similares

Configurar Alerta de Email para Novas Vagas

📊 Verifique sua pontuação de currículo para esta vaga

Melhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.

Enviar Currículo

Livefront

SiteLinkedInTodas as Vagas

201 - 500 funcionários

Fundada em 2001

💼 Consultoria

🤖 Inteligência Artificial

🤝 B2B

💰 Private equity em 2023-10

Consulting • Artificial Intelligence • B2B

A Livefront é uma consultoria de produtos digitais e engenharia que desenvolve produtos, plataformas e agentes inteligentes com foco em IA para clientes corporativos. A empresa combina estratégia, design de produtos, IA e automação, engenharia digital e dados e análises em um modelo cocriativo (chamado MESH) para acelerar a transformação digital e entregar software voltado para o cliente da descoberta à escala. A Livefront destaca trabalhos em setores como saúde, varejo, automotivo e grandes empresas—oferecendo compaixões de IA, agentes de otimização de receita, integrações conversacionais/LLM, engenharia de plataformas e pipelines de dados modernos para melhorar os resultados de produtos e a eficiência operacional. A empresa posiciona-se como um fornecedor de serviços B2B com foco no impacto comercial mensurável.

Descrição

• Design and build production data pipelines using Lakeflow Declarative Pipelines, Autoloader, and Structured Streaming • Own ingestion, transformation, data quality expectations, and CI/CD deployment via Declarative Automation Bundles • Architect and implement Databricks Lakehouse solutions using medallion architecture, Delta Lake, and Unity Catalog • Build and maintain DLT pipelines, PySpark notebooks, and dbt transformation layers with data quality constraints and SLAs • Design and maintain data and AI foundations using Unity Catalog, Feature Store, MLflow, and Model Serving • Collaborate with product and backend engineers on data models, APIs, and application data contracts • Consult with clients to understand data challenges, develop data strategies, and implement sustainable solutions • Lead client data architecture discussions or support internal teams with specialized data expertise • Work in AWS and Azure multi-cloud environments • Champion data governance, including access control, lineage, data quality policies, and compliance • Design data-to-application architectures involving Lakebase-backed services and Databricks Apps • Contribute to Livefront's Databricks practice, accelerators, internal enablement, certification goals, and partner go-to-market materials • Participate in a hiring process that may include a preliminary phone interview, video interviews, and a take-home exercise

🎯 Requisitos

• 7-10 years of data engineering experience, including at least 5 years in production Databricks environments • Preferably experience in consulting or client delivery • Working knowledge of AWS and Azure services relevant to Databricks deployments, including storage, networking, IAM, and compute • Deep production-grade expertise with Lakeflow Declarative Pipelines, Autoloader, Structured Streaming, Lakeflow Jobs, and Unity Catalog • Experience designing production-scale Lakehouse architectures, including medallion patterns, Delta Lake table design, partitioning, Z-ordering, and query optimization • Experience with data pipeline testing, observability, and CI/CD, including unit testing, data quality frameworks, Git, and Declarative Automation Bundles • Strong proficiency in SQL and Python • Understanding of data modeling, schema design, and query optimization • Ability to explain complex data concepts to technical and non-technical stakeholders • Ability to navigate ambiguous requirements and deliver pragmatic solutions • Above-average discipline and personal organization • Comfort with critique and peer review • Hunger for personal and professional growth • Love and care for data engineering • Short note about yourself, summary of work experience, and link to actively maintained public profiles when applying

🏖️ Benefícios

• Opportunity to work with passionate and talented people • Respectful, mutually trusting, egoless collaboration environment • Work on products and accounts with outsized impact and reach • Team reputation for excellence and community giving through educating, mentoring, and sponsoring • Opportunity to help build the Databricks practice from the ground up • Fast hiring process with video interviews and a take-home exercise of up to one week