Lead Data Engineer

🕒 il y a 14 jours

☕ Washington – Distant

☕ Washington – Remote

💵 $120 000 - $125 000 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

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🏥 Santé

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Healthcare • Insurance • Logistics

Brillio est une entreprise de conseil en technologie spécialisée dans la conduite de la transformation numérique pour les entreprises de divers secteurs tels que la banque, les services financiers, l'assurance, les sciences de la vie, les télécommunications et médias, la santé et le commerce de détail. Elle se concentre sur la transformation de l'expérience client, les données et l'IA, l'ingénierie de produits et plateformes, et propose des solutions d'infrastructure, de cloud et de sécurité. En mettant l'accent sur l'ingénierie de produits numériques et l'exploitation de l'IA générative, Brillio vise à fournir des solutions sur mesure qui aident les entreprises à prospérer à l'ère de l'IA et de la disruption technologique. Elle offre également des services pour aider les entreprises à s'adapter aux nouveaux défis technologiques et transformer les perturbations en avantages compétitifs.

Description

• Building state of the art pipelines and data models that are at the heart of the studio decision-making process. • Working on large-scale lakehouse and warehouse analytics systems that process data feeds in real-time and batch processes.

🎯 Exigences

• 5+ years’ experience with SQL required. • 5+ years’ experience designing and implementing scalable ETL processes including data movement and quality tools. • 3+ years’ experience with modern Big Data Analytics using Data Lake, Spark and formats like Parquet. • 2+ years’ experience building cloud hosted data systems. Azure highly preferred. • Preferred: • · Building data pipelines in Azure Databricks/Fabric/Spark. • · Working with data in delta lake format and from Azure Data Explorer/Kusto • · Applying AI/ML to data engineering use cases (feature engineering, feature stores, model training/serving datasets, and model monitoring data pipelines). • · Experience preparing and governing datasets for modern AI applications (LLM/RAG, experimentation/A-B testing, and privacy-aware data access).