Senior Data Engineer

🕒 il y a 16 jours

🐊 Florida, Ohio, +1 états de plus – Distant

🐊 Florida – Remote 🏈 Ohio – Remote 🔔 Pennsylvania – Remote

⏳ Contrat

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

👻 Score fantôme 17%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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11 - 50 employés

🎖️ Défense

📦 Logistique

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Defense • Logistics • Healthcare

Bitful est une société de conseil en technologie qui privilégie les solutions centrées sur l'humain et l'impact communautaire. Elle propose des services dans le domaine de l'infrastructure cloud, du conseil en analyse de données, et de la conception et développement de logiciels sur mesure, avec un accent sur la création d'opportunités et l'autonomisation des communautés défavorisées. Bitful met l'accent sur une vision ouverte des données, un modèle de partage des bénéfices, et maintient une forte implication communautaire en consacrant une part de ses bénéfices à des programmes de mentorat en technologie. L'entreprise dessert divers secteurs, notamment les télécommunications, le gouvernement, la défense, et plus encore, en visant à transformer tant les affaires de ses clients que la communauté.

Description

• Build and maintain data pipelines and datasets supporting reporting, visualization, machine learning and data-driven decision making across finance, sales, supply chain, marketing and other business functions • Develop and maintain scalable data pipelines and reusable datasets within a Databricks lakehouse environment • Ingest, validate, clean and transform structured and unstructured data from multiple sources using Python, PySpark and SQL • Build data models and reporting datasets supporting Tableau and established analytics tools such as Spotfire • Integrate established data warehouse and reporting systems with modern cloud analytics platforms • Improve pipeline reliability, data quality and processing performance • Implement automated testing, monitoring, documentation and CI/CD practices • Partner with analysts, architects, developers and business stakeholders to deliver practical data solutions • Provide technical guidance, review code and mentor other data engineers

🎯 Exigences

• 7+ years of experience in data engineering, including building and supporting production data pipelines • Strong SQL skills and a solid understanding of data modeling, database design and data warehousing • Hands-on experience with Databricks, Apache Spark and cloud data platforms • Strong proficiency in Python and PySpark • Experience developing ETL/ELT pipelines and integrating data from multiple source systems • Experience preparing reliable datasets for Tableau or comparable business intelligence tools • Familiarity with source control, automated testing and CI/CD practices • Ability to troubleshoot complex data issues and optimize pipeline performance • Strong communication skills and experience collaborating with technical teams and business stakeholders • Experience with Spotfire, Oracle, Informatica, R or data virtualization preferred • Databricks certification preferred

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