Lead Data Engineer – Databricks, Microsoft Fabric

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 7 mois

⚓ Rhode Island – Distant

⚓ Rhode Island – Remote

⏳ Contrat

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

👻 Score fantôme 45%

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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Spyglass MTG, LLC.

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51 - 200 employés

Fondée en 2018

💼 Conseil

🤖 Intelligence artificielle

🏢 Entreprise

Consulting • Artificial Intelligence • Enterprise

Spyglass MTG, LLC est un cabinet de conseil certifié, spécialisé dans les technologies Microsoft. Il accompagne les organisations dans la sélection, l’architecture, la mise en œuvre, la migration et la gestion de solutions Microsoft. Ses offres couvrent notamment l’IA (Agentic AI, AI Navigator, Copilot), les plateformes de données (dont Microsoft Fabric LOOM), la gouvernance des données, la sécurité et la gestion des identités et des accès, les solutions cloud, les opérations d’infrastructure, la modernisation des applications et les migrations, ainsi que les services de licences Microsoft. Spyglass accompagne des entreprises de secteurs variés, notamment l’enseignement supérieur, les services financiers, la santé, le juridique, l’industrie manufacturière et le pétrole et le gaz. L’entreprise met en avant le déploiement rapide de l’IA, la fidélité de ses clients ainsi que l’accompagnement autour de Copilot et de Power Platform.

Description

• Design and implement modern data platforms using Databricks and Microsoft Fabric • Build and maintain scalable data pipelines and ingestion frameworks • Develop and optimize Spark and PySpark workloads within Databricks • Implement lakehouse and data warehouse architectures • Design and manage data models supporting analytics and reporting • Collaborate with data scientists and analytics teams to support AI and advanced analytics initiatives • Implement data quality, governance, and security best practices • Provide technical leadership and mentorship to data engineering team members • Optimize performance, reliability, and scalability of data platforms

🎯 Exigences

• 7+ years of experience in data engineering or data platform development • Strong hands-on experience with Databricks and Apache Spark • Experience implementing Microsoft Fabric data solutions • Proficiency in Python and PySpark • Experience working with Azure data services and cloud-based data platforms • Experience designing modern lakehouse or data warehouse architectures • Strong understanding of data pipeline design, ETL/ELT processes, and data modeling • Experience supporting AI or machine learning workloads • Experience working in enterprise data environments • Familiarity with CI/CD and data platform automation

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