Data Engineer, Databricks

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Setembro 22

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 13%

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.

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Vital Tech Solutions

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2017

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📦 Logística

Consulting • Healthcare • Logistics

A Vital Tech Solutions é uma empresa de consultoria em tecnologia e soluções de força de trabalho certificada pela WBENC que oferece gestão de aplicativos empresariais, terceirização de gerenciamento de projetos, consultoria em TI e engenharia, e serviços de capital humano/recrutamento para clientes da Fortune 2000. A empresa enfatiza metodologias Ágeis, eficiência operacional e suporte a produtos e engenharia, sem dependência de tecnologia específica, nas áreas de nuvem, infraestrutura, desenvolvimento de software, garantia de qualidade e engenharia de manufatura/produto. A Vital Tech atende a múltiplos setores, incluindo automotivo, manufatura, serviços bancários e financeiros, governo, saúde, energia e cadeia de suprimentos, posicionando-se como um parceiro B2B para transformação digital empresarial e aquisição de talentos.

Descrição

• Design, build, and maintain batch and streaming data pipelines using PySpark, SQL, Databricks Workflows, and Delta Live Tables • Implement Medallion Architecture across bronze, silver, and gold data layers • Develop scalable ingestion frameworks for structured, semi-structured, and unstructured data • Integrate data from files, databases, APIs, Kafka, Kinesis, and Databricks Auto Loader • Design dimensional and domain-specific data models • Build and consume APIs for downstream system integration • Optimize Spark workloads for performance and cost through partitioning, caching, cluster sizing, and related techniques • Develop data quality checks, validation processes, and pipeline monitoring • Maintain documentation covering data flows, lineage, architecture, and integration points • Collaborate with engineering, platform, architecture, and federal program stakeholders throughout the development lifecycle

🎯 Requisitos

• U.S. citizenship • Must reside in the United States • Active Secret security clearance or higher required • 5+ years of professional data engineering experience • 2+ years of hands-on Databricks experience • Strong production-level experience with PySpark and SQL • Experience developing both batch and streaming data pipelines • Strong understanding of data modeling and modern data architecture principles • Proficiency with Python • Experience working within Git-based development and CI/CD environments • Familiarity with Databricks Unity Catalog, including catalogs, schemas, and permissions from a data engineering perspective • Experience integrating data from databases, APIs, files, and streaming platforms • Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, Information Technology, or a related discipline (preferred qualification)

🏖️ Benefícios

• Remote work opportunity • Opportunity to support federal government programs