Data Engineer – Databricks

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 10 jours

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

💵 $120 000 - $145 000 / an

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

Postuler Maintenant

Trouver des Emplois à Distance Similaires

Configurer une alerte email pour les nouveaux emplois

📊 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

Livefront

Site WebLinkedInTous les Emplois

201 - 500 employés

Fondée en 2001

💼 Conseil

🤖 Intelligence artificielle

🤝 B2B

💰 Private equity en 2023-10

Consulting • Artificial Intelligence • B2B

Livefront est une société de conseil en produits numériques et ingénierie qui conçoit des produits, plateformes et agents intelligents basés sur l'IA pour des clients d'entreprise. L'entreprise combine stratégie, conception de produits, IA & automatisation, ingénierie numérique, et données & analyses dans un modèle de co-création (appelé MESH) pour accélérer la transformation numérique et livrer des logiciels orientés client depuis la découverte jusqu'à l'échelle. Livefront met en avant des travaux dans les secteurs de la santé, du commerce de détail, de l'automobile et des grandes entreprises—délivrant des compagnons IA, des agents d'optimisation des revenus, des intégrations conversationnelles/LLM, de l'ingénierie de plateforme, et des pipelines de données modernes pour améliorer les résultats des produits et l'efficacité opérationnelle. L'entreprise se positionne comme un prestataire de services B2B axé sur l'impact commercial mesurable et orienté partenaire.

Description

• Design and build production data pipelines using Lakeflow Declarative Pipelines, Autoloader, and Structured Streaming • Architect and implement Lakehouse solutions on Databricks • Build and maintain Databricks transformation layers • Design and maintain the data and AI foundations that power production ML • Collaborate with product and backend engineers to design data models • Consult with clients to understand their data challenges

🎯 Exigences

• 3-5 years of data engineering experience with at least 2 years in production Databricks environments • Solid working knowledge of AWS and Azure cloud services relevant to Databricks deployments • Deep, production-grade Databricks expertise: Lakeflow Declarative Pipelines, Autoloader, Structured Streaming • Proven experience designing Lakehouse architectures • Hands-on experience with data pipeline testing, observability, and CI/CD for data • Strong proficiency in SQL and Python • Understanding of data modeling, schema design, and query optimization • Excellent communication skills with the ability to explain complex data concepts

🏖️ Avantages

• Health insurance • Retirement plans • Paid time off • Flexible work arrangements • Professional development