Principal Engineer

🕒 il y a 5 jours

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 $157 250 - $185 000 / an

⏰ Temps Plein

🔴 Expert

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

👻 Score fantôme 0%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.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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Cushman & Wakefield

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10 000+ employés

Fondée en 1917

💼 Conseil

🏥 Santé

🏗️ Construction

Consulting • Healthcare • Construction

Cushman & Wakefield est un leader mondial des services immobiliers commerciaux, offrant une large gamme de services, y compris la location d'agences, les services aux actifs, les marchés de capitaux, les services aux occupants globaux, les services de projet et de développement, la représentation des locataires, ainsi que l'évaluation et le conseil pour diverses industries telles que la logistique et l'industrie, les immeubles multifamiliaux, le commerce de détail, les sciences de la vie, les centres de données et les soins de santé. L'entreprise s'engage à aller de l'avant pour ses clients, collègues et communautés en mettant l'accent sur la diversité, l'équité et l'inclusion, ainsi que les principes environnementaux, sociaux et de gouvernance. Présente dans plus de 60 pays avec 52 000 professionnels, Cushman & Wakefield fournit constamment des aperçus et des recherches, tels que des rapports de marché et des efforts de durabilité.

Description

• Take on technically demanding data engineering work, including high-scale pipelines, performance-critical workloads, workload optimization, and platform-level capabilities on Databricks and Azure • Write, review, and refactor production code for performance, reliability, security, observability, and cost efficiency • Define and evolve engineering and architectural principles, patterns, and reference implementations • Maintain deep expertise in Databricks and Azure data services and evaluate emerging technologies • Design end-to-end data architectures covering ingestion, storage, transformation, serving, and governance using Lakehouse patterns • Implement and validate critical architecture components to ensure production readiness • Partner with Architecture to align designs with enterprise security, governance, scalability, and total cost-of-ownership standards • Mentor data engineers through code reviews, pairing, design reviews, and direct coaching • Lead internal technical talks and written deep dives • Embed in Data Engineering teams for engagements ranging from days to months to lead, accelerate, or de-risk critical projects • Identify technical risks, design flaws, and execution gaps and drive issues to resolution • Serve as the technical advisor for complex data problems and platform capabilities • Translate business needs into technical strategies and technical trade-offs into decision-supporting language • Collaborate with Architecture, Platform, AI, Analytics, Security, and Governance teams

🎯 Exigences

• Extensive data engineering experience at increasing levels of seniority • Clear track record of delivering production-grade data platforms and pipelines at scale • Near-expert hands-on proficiency with Databricks, including Spark, Lakeflow, Spark Declarative Pipelines (DLT), Delta Lake, Lakebase/Postgres, and Unity Catalog • Near-expert proficiency with the Azure data ecosystem • Demonstrable experience designing and implementing end-to-end data architectures for complex, enterprise-scale environments • Proven ability to mentor engineers and lead through influence without direct reports • Familiarity with Lakehouse, medallion, and data mesh architecture patterns • Familiarity with DataOps practices • Familiarity with metadata-driven and configuration-driven pipeline frameworks • Experience embedding across multiple teams, geographies, and time zones as a senior technical contributor or technical lead • Familiarity with CI/CD and infrastructure-as-code tooling using Azure DevOps, Databricks Automation Bundles (DABS), GitHub Actions, or equivalent • Good understanding of data governance, metadata management, and cataloguing in enterprise environments

🏖️ Avantages

• Health insurance • Vision insurance • Dental insurance • Flexible spending accounts • Health savings accounts • Retirement savings plans • Life insurance • Disability insurance • Paid and unpaid time away from work • Competitive pay