Software Engineer II, Big Data

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 10 jours

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

💵 $123 696 - $254 667 / an

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

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tvScientific

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51 - 200 employés

Fondée en 2020

📱 Médias

☁️ SaaS

🤝 B2B

Media • SaaS • B2B

tvScientific est une plateforme de publicité télévisée connectée (CTV) axée sur la performance, qui utilise l'optimisation alimentée par l'intelligence artificielle pour générer des résultats commerciaux mesurables tels que des installations, des ventes et du trafic. La plateforme offre un accès aux inventaires, un ciblage, une gestion créative, une mesure et une attribution, ainsi qu'un rapport en temps réel avec un tableau de bord unifié et des analyses transparentes. tvScientific se positionne comme une solution payante axée sur la performance pour les marques grand public, offrant des résultats garantis, des contrôles de sécurité de la marque et des intégrations pour l'échelle.

Description

• Design and implement robust data infrastructure in AWS, using Spark with Scala • Evolve our core data pipelines to efficiently scale for our massive growth • Store data in optimal engines and formats, matching your designs to our performance needs and cost factors • Collaborate with our cross-functional teams to design data solutions that meet business needs • Design and implement knowledge graphs, exposing their functionality both via Batch Processing and APIs • Leverage and optimize AWS resources while designing for scale • Collaborate closely with our Data Science and Product teams

🎯 Exigences

• Production data engineering experience • Proficiency in Spark and Scala, with proven experience building data infrastructure in Spark using Scala is preferred • Experience in delivering significant technical initiatives and building reliable, large scale services • Experience in delivering APIs backed by relationship-heavy datasets • Familiarity with data lakes, cloud warehouses, and storage formats • Strong proficiency in AWS services • Expertise in SQL for data manipulation and extraction • Bachelor's degree in Computer Science or a related field • Demonstrated ability to use AI to improve speed and quality in your day-to-day workflow for relevant outputs • Strong track record of critical evaluation and verification of AI-assisted work (e.g., testing, source-checking, data validation, peer review) • High integrity and ownership: you protect sensitive data, avoid over-reliance on AI, and remain accountable for final decisions and deliverables. • Experience in adtech (nice-to-have) • Experience implementing data governance practices, including data quality, metadata management, and access controls (nice-to-have) • Strong understanding of privacy-by-design principles and handling of sensitive or regulated data (nice-to-have) • Familiarity with data table formats like Apache Iceberg, Delta (nice-to-have) • Previous experience building out a Data Engineering function (nice-to-have) • Proven experience working closely with Data Science teams on machine learning pipelines (nice-to-have)

🏖️ Avantages

• Health insurance • Stock options • Professional development opportunities