Senior Data Engineer – Full Stack

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51 - 200 employés

Fondée en 2019

🤖 Intelligence artificielle

🔒 Cybersecurity

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • Cybersecurity • SaaS

Codvo. ai est une entreprise technologique spécialisée dans la fourniture de solutions d'entreprise stratégiques grâce à une innovation avancée pilotée par l'IA. Elles se concentrent sur la transformation des données d'entreprise en valeur mesurable en aidant les entreprises à accélérer leur croissance avec des implémentations IA sur mesure adaptées aux défis spécifiques de diverses industries. Leurs offres de services étendues incluent l'automatisation IA/ML, le développement d'applications, l'analyse de données, la cybersécurité et la transformation numérique, garantissant que les organisations peuvent prospérer dans un paysage numérique en évolution rapide.

Description

• Design and develop CLI tools, scripts, and internal utilities to automate repetitive tasks across the data platform, including: • Pipeline execution and orchestration • Data governance workflows • Metadata synchronization • Environment setup and configuration • Test harness development • Automate workflows on Databricks, including: • Job deployment and scheduling • Environment provisioning • MLOps processes using APIs, Terraform, or Databricks SDK • Build and implement robust testing frameworks: • Integration testing for pipelines • End-to-end validation of ETL/ELT workflows • Testing and validation for ML inference workflows • Improve overall productivity, scalability, and reliability of the data and ML engineering ecosystem • Develop lightweight internal tools and dashboards using frameworks such as React, Streamlit, or similar technologies to: • Visualize data pipelines and workflows • Demonstrate model inference capabilities • Provide configuration and operational controls • Enable internal productivity monitoring and dashboards • Collaborate with cross-functional teams to identify automation opportunities and implement best practices

🎯 Exigences

• 8+ years of experience in Data Engineering, Platform Engineering, or related roles • Strong experience in Python and scripting for automation and backend development • Hands-on experience with Databricks platform and ecosystem • Experience with APIs, Terraform, and/or Databricks SDK for automation • Solid understanding of ETL/ELT pipelines and data platform architecture • Experience building testing frameworks for data pipelines and ML workflows • Familiarity with CLI tool development and system automation • Knowledge of MLOps principles and practices • Experience with modern development practices, including: • Spec-driven development • Use of coding agents or automation-assisted development tools • Version control and CI/CD pipelines

🏖️ Avantages

• Flexible work arrangements