Ingénieur Data Senior | Databricks (26DE02ES)

Emploi pas sur LinkedIn

🔥 il y a 11 minutes

Postuler Maintenant

Trouver des Emplois à Distance Similaires

Recevoir des emails pour des emplois à distance

📊 Vérifiez votre score de CV pour ce poste

Améliorez vos chances d'obtenir un entretien en vérifiant votre score de CV avant de postuler.

Télécharger le CV

Eureka Labs

Site WebLinkedInTous les Emplois

51 - 200 employés

Fondée en 2017

☁️ SaaS

⚡ Productivité

Software • SaaS • Productivity

Eureka Labs est une entreprise innovante axée sur le développement de solutions technologiques et logicielles de pointe. Engagée à l'excellence, elle vise à fournir des outils et services puissants qui améliorent l'expérience utilisateur dans divers secteurs. Leur expertise réside dans la création d'applications qui stimulent l'efficacité et la productivité pour les entreprises et les particuliers.

Description

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données et des plateformes de données évolutives en utilisant Databricks, Spark, Python, SQL et des technologies cloud • Développer, optimiser et assurer le support des solutions de traitement de données par batch et en streaming • Mettre en œuvre et maintenir des workflows de données fiables, sécurisés et performants, incluant l'orchestration, le monitoring et le support opérationnel • Construire et faire évoluer des solutions Data Lake et Lakehouse pour soutenir les initiatives d'analytique, de reporting et de machine learning • Collaborer avec les architectes, les data engineers, les data scientists, les analystes et les parties prenantes métier pour traduire les besoins en solutions techniques scalables • Garantir la qualité, l'intégrité, la disponibilité et les performances des données sur les plateformes et pipelines • Contribuer à la définition et à l'adoption des standards, bonnes pratiques et patterns d'ingénierie des données • Participer aux activités du cycle de vie logiciel, y compris gestion de code source, tests, CI/CD, déploiement et support opérationnel • Évaluer les technologies émergentes, outils et bonnes pratiques afin d'améliorer en continu la plateforme de données • Apporter des conseils techniques et du mentorat aux ingénieurs juniors lorsqu'utile

🎯 Exigences

• 6+ years of experience in Data Engineering or a related field • Strong hands-on experience with Databricks in production environments • Strong experience with Spark (PySpark preferred), distributed data processing, and large-scale data workloads • Advanced proficiency in Python and SQL • Experience designing and building cloud-based data platforms and pipelines (AWS preferred) • Experience developing and supporting both batch and streaming data processing solutions • Experience optimizing, troubleshooting, and tuning data pipelines and data platforms • Experience building and maintaining Data Lake and/or Lakehouse architectures • Familiarity with data governance, data quality, data lineage, security, privacy, and retention practices • Experience working in Agile environments and collaborating with cross-functional teams • Strong ability to work autonomously, take ownership of technical solutions, and provide technical guidance to other engineers when needed • Experience with workflow orchestration tools and modern software development practices, including Git, Docker, and CI/CD • Experience supporting Machine Learning, Analytics, or Data Science initiatives is a plus • Experience in the utilities, energy, or related industries is a plus • Strong communication, collaboration, and problem-solving skills • Advanced English level (written and spoken)

🏖️ Avantages

• flexible work arrangements • remote work • training and development programs • time off policy