Data Engineer – GCP, AWS, Databricks

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 1 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 $45 - $50 / heure

⏳ Contrat

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

👻 Score fantôme 20%

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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iShare Inc.

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11 - 50 employés

Fondée en 2017

💼 Conseil

🏥 Santé

🏭 Fabrication

Consulting • Healthcare • Manufacturing

iShare Inc. est une société de conseil en informatique basée dans le New Jersey, spécialisée dans les conseils stratégiques, le développement de logiciels et les services de personnel, axée sur l'aide aux organisations pour adopter les technologies appropriées pour l'amélioration et la transformation des affaires. La société met l'accent sur une consultation pratique centrée sur les personnes—architecture guidée, automatisation, BI et sécurité de l'information—délivrée par des dirigeants seniors avec une vaste expérience d'entreprise dans des secteurs tels que la chimie et la fabrication, la santé, les logiciels et les services professionnels. iShare se positionne comme un partenaire B2B de confiance, offrant un service personnalisé et des solutions informatiques adaptées à l'industrie à des clients de taille moyenne et des grandes entreprises à travers les États-Unis.

Description

• Design, develop, and maintain scalable ETL/ELT data pipelines • Build cloud-based data solutions using GCP and AWS services • Use Databricks, Apache Spark, and PySpark for large-scale data processing • Integrate structured, semi-structured, and unstructured data from multiple sources • Develop and optimize batch and real-time data-processing workflows • Improve pipeline performance, reliability, scalability, and cost efficiency • Implement data-quality checks, monitoring, security, and governance standards • Design and support cloud data warehouses and data lakes • Troubleshoot production issues and perform root-cause analysis • Collaborate with data architects, analysts, application teams, and business stakeholders • Create and maintain technical documentation for pipelines, data models, and workflows

🎯 Exigences

• 6+ Years experience required in the position overview • 5+ years of professional data engineering experience • Strong hands-on experience with both GCP and AWS • Expertise in Databricks, Apache Spark, and PySpark • Strong programming skills in Python and SQL • Proven experience developing ETL/ELT pipelines and cloud data platforms • Experience with data warehouses, data lakes, and dimensional data modeling • Experience with orchestration tools such as Apache Airflow or Google Cloud Composer • Understanding of data security, governance, monitoring, and quality frameworks • Strong analytical, troubleshooting, and problem-solving skills • Excellent communication and cross-functional collaboration skills • Preferred: experience with BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub, Cloud Composer, S3, Glue, EMR, Redshift, Lambda, Kinesis, Delta Lake, Databricks Lakehouse, Apache Kafka, CI/CD, Git, Terraform, cloud infrastructure automation, and Agile development environments

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