Data Operations Specialist

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 9 Tagen

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

⏳ Vertrag

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

⚙️ Operations

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 14%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Scicom Infrastructure Services

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

🏢 Unternehmen

☁️ SaaS

🤝 B2B

Enterprise • SaaS • B2B

Scicom Infrastruktur Services ist ein branchenführendes Technologieberatungs- und Dienstleistungsunternehmen. Das Unternehmen konzentriert sich darauf, hochwertige, zuverlässige und kosteneffektive Technologielösungen bereitzustellen, die die Geschäftsziele führender privater und öffentlicher Organisationen unterstützen. Scicom bietet eine Reihe von Dienstleistungen an, darunter Unternehmensleistungsmanagement, Managed Services, Unternehmensarchitektur, Projektmanagement, Infrastrukturmanagement und Anwendungsmanagement. Sie arbeiten mit Unternehmen wie AppDynamics, BigPanda, DataDog und AWS zusammen, um Lösungen für Geschäfts- und Anwendungsperformance, Ereigniskorrelation und Automatisierung, Unternehmensmonitoring, Cloud-Monitoring und ITSM zu bieten. Scicom bietet weltweit 24/7 operativen Support und ist bekannt für seine Fähigkeit, globale Infrastrukturen effektiv zu unterstützen. Das Unternehmen wurde von Inc 5000 in mehreren Jahren als eines der am schnellsten wachsenden privaten Unternehmen in den USA ausgezeichnet.

Beschreibung

• Monitor the health, availability, performance, and capacity of Databricks workspaces, jobs, pipelines, clusters, SQL warehouses, and related cloud services • Provide day-to-day operational support for production Databricks environments • Monitor and troubleshoot ETL, ELT, streaming, API, and file-based data pipelines • Restart, rerun, recover, reprocess, backfill, reconcile, and remediate failed workflows and data loads • Review driver and executor logs, Spark UI metrics, cluster event logs, audit logs, and application telemetry to identify root causes • Support Databricks Workflows, Lakeflow, Delta Live Tables, Auto Loader, Structured Streaming, and batch-processing workloads • Maintain cluster, serverless compute, instance pool, cluster policy, SQL warehouse, and environment configurations • Coordinate platform upgrades, runtime and library updates, deployments, releases, changes, rollbacks, and post-deployment monitoring • Serve as first- or second-level support for production incidents; triage, coordinate response, provide status updates, escalate, and conduct root-cause analyses • Maintain incident, problem, service-request, change, deployment, and operational records • Develop and maintain dashboards, alerts, operational reports, health indicators, SLIs, and SLOs • Monitor job success, latency, processing duration, utilization, freshness, quality, and compute consumption • Validate data contracts, schemas, record counts, control totals, data quality, lineage, audit evidence, and governance requirements • Support identity, access, entitlement, Unity Catalog, secrets, security, privacy, backup, recovery, retention, archival, and disaster-recovery activities • Analyze resource consumption, job duration, query performance, storage, and workload patterns; recommend cost and performance optimizations • Create and maintain operational procedures, troubleshooting guides, escalation matrices, runbooks, inventories, configuration documentation, and recovery requirements • Identify automation and continuous-improvement opportunities and participate in operational-readiness reviews

🎯 Anforderungen

• Bachelor’s degree in computer science, information technology, data engineering, information systems, or a related field, or equivalent professional experience • At least four years of experience in data operations, production support, data engineering, cloud operations, DevOps, platform support, or a related technical role • At least two years of hands-on experience supporting Databricks environments or production Databricks workloads • Experience supporting production ETL, ELT, batch, or streaming data pipelines • Working knowledge of Databricks, Apache Spark, PySpark or Python, SQL, Delta Lake, Databricks Workflows or Jobs, cloud object storage, data pipeline monitoring, log analysis, and troubleshooting • Experience investigating failed jobs, delayed pipelines, schema issues, data discrepancies, and performance problems • Familiarity with medallion architecture and Bronze, Silver, and Gold data layers • Experience with at least one major cloud platform: Microsoft Azure, AWS, or Google Cloud • Experience using ticketing and service-management tools such as ServiceNow, Jira, or a comparable platform • Experience with monitoring, alerting, logging, or observability tools • Understanding of incident, problem, change, and release-management processes • Ability to write and maintain technical procedures and operational documentation • Strong analytical, organizational, communication, and troubleshooting skills • Ability to work effectively with engineers, business analysts, architects, security teams, and nontechnical stakeholders • Ability to support multiple production priorities in a structured and timely manner • Preferred: Databricks Certified Data Engineer Associate or Professional; Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark; Microsoft Azure, AWS, or Google Cloud certification • Preferred: Experience with Unity Catalog, Delta Live Tables, Lakeflow, Auto Loader, Structured Streaming, Databricks SQL, cloud services, CI/CD tools, observability platforms, APIs, Kafka, Event Hubs, Kinesis, Airflow, dbt, Snowflake, Power BI, data contracts, schema registries, metadata management, data lineage, data-quality frameworks, OCDS, procurement, contracting, financial or public-sector data, regulated or high-security environments, SLAs and 24-hour support, disaster recovery, backup, archival, and operational-resilience testing

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