Codurance
Codurance
51 – 200 Zaměstnanci
MarketingPoradenstvíSaaS
Codurance je globální poradenská společnost v oblasti vývoje softwaru, která pomáhá firmám modernizovat jejich technické schopnosti a podporovat udržitelný růst. Společnost uplatňuje principy Software Craftsmanship při vývoji softwaru a propojuje technickou excelenci s praktickou realizací. Její činnost zahrnuje modernizaci softwaru, vývoj produktů a cloudové inženýrství, díky čemuž pomáhá klientům řešit složité technologické výzvy. Codurance spolupracuje se zavedenými technologickými týmy prostřednictvím agilních a štíhlých způsobů práce a zaměřuje se na tvorbu efektivního softwaru, který se snadno udržuje.

Senior datový inženýr pro AI (Databricks)

Budujte produkčně připravené datové základy v Databricks pro projekty modernizace u klientů. Vyvíjejte spolehlivé datové pipeline a systémy připravené na AI jako součást týmů pro dodávku softwaru.

Popis

  • Spolupracovat v týmech pro dodávku softwaru
  • Pomáhat klientům vytvářet produkčně připravené datové základy
  • Podporovat projekty modernizace, platforem, dat a přípravy na AI
  • Používat Databricks jako hlavní platformu pro datové inženýrství
  • Vytvářet odolné, pečlivě navržené datové systémy s důrazem na produkční využití

Požadavky

  • Nedávná nebo současná praxe na pozici datového inženýra, seniorního datového inženýra, inženýra datové platformy nebo inženýra Databricks
  • Produkční zkušenost s Databricks včetně Delta Lake, Spark nebo PySpark, Unity Catalog nebo projektů typu lakehouse
  • Pokročilé dovednosti v Pythonu, testování, Gitu, CI/CD, revizích kódu, nasazování nebo Infrastructure as Code
  • Zkušenosti se správou kvality dat, orchestrací, monitorováním, datovou linií, evolucí schémat nebo datovými kontrakty
  • Zkušenosti s dodávkou řešení pro klienty, komunikací se zainteresovanými stranami, modernizačními projekty, mentoringem nebo mezi-týmovou inženýrskou spoluprací
  • Zkušenosti s AWS nebo Azure; akceptovatelná je kterákoli z těchto cloudových platforem
  • Zkušenosti s vývojem pipeline příznaků pro ML nebo AI, používáním MLflow, správou datové linie modelů, prací s embeddingy nebo vektorovým vyhledáváním či přípravou evaluačních datových sad