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Keep IT Simple
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11 – 50 Mitarbeitende
CybersicherheitGesundheitswesenLogistik
Keep IT Simple (KIS) ist ein IT-Dienstleister und Anbieter von IT-Lösungen mit Sitz im Silicon Valley, der Organisationen in ganz Kalifornien und darüber hinaus betreut. Das 1988 gegründete Unternehmen unterstützt seine Kunden bei komplexen technologischen Anforderungen in den Bereichen Cybersicherheit, Virtualisierung, Cloud-Lösungen und Beratung zur Netzwerkinfrastruktur. Es ist für Branchen wie Logistik, Gesundheitswesen und Cybersicherheit tätig und legt dabei Wert auf praxisnahe IT-Beratung, kostenbewusste Lösungen und einen reaktionsschnellen Kundenservice.
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Stellen im Unternehmen

Senior Data Engineer für Databricks und KI-Datenplattformen

Leiten Sie den Aufbau von Databricks-Datenplattformen für ein globales Versicherungs- und Vermögensverwaltungsunternehmen. Ermöglichen Sie Cloud-Analysen, KI und maschinelles Lernen, Governance und die Modernisierung des Unternehmens.

BRBrasilienHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
ApacheAWSAzureCloudETLKafkaOraclePostgresPySparkPythonSparkSQLTerraformUnity

Beschreibung

  • Entwerfen und betreiben Sie skalierbare Datenpipelines mit Databricks, Spark und Cloud-Technologien.
  • Entwickeln und optimieren Sie Batch- und Echtzeit-Frameworks für die Datenaufnahme.
  • Erstellen Sie wiederverwendbare Engineering-Muster und Beschleuniger für Datenlösungen im Unternehmen.
  • Implementieren Sie Datenqualität, Beobachtbarkeit, Datenherkunft und Governance im gesamten Datenökosystem.
  • Unterstützen Sie umfassende Initiativen zur Datenmodernisierung und Cloud-Migration.
  • Entwerfen Sie Delta-Lake-Architekturen und Medallion-Datenmodelle.
  • Entwickeln Sie optimierte ETL- und ELT-Pipelines mit Databricks-Notebooks, Workflows und Delta Live Tables.
  • Etablieren Sie Praktiken zur Leistungsoptimierung, Kostenoptimierung und Workload-Verwaltung.
  • Verwenden Sie Unity Catalog zur Verwaltung von Data Governance, Sicherheit und Metadaten.
  • Implementieren Sie CI/CD-Pipelines und Infrastructure as Code für Databricks-Bereitstellungen.
  • Entwerfen Sie Cloud-native Datenarchitekturen für Azure und AWS.
  • Integrieren Sie Unternehmensquellen wie SQL Server, Oracle, APIs, SaaS und Streaming-Plattformen.
  • Erstellen Sie ausfallsichere, sichere Datendienste, die hohe Verfügbarkeit und Notfallwiederherstellung gewährleisten.
  • Arbeiten Sie mit Infrastruktur- und Sicherheitsteams zusammen, um Cloud-Sicherheitskontrollen und Compliance-Standards umzusetzen.
  • Erstellen und optimieren Sie Datenprodukte für KI, maschinelles Lernen und generative KI.
  • Entwickeln Sie Feature-Engineering-Pipelines und aufbereitete Datensätze für das Training und die Inferenz von Modellen.
  • Unterstützen Sie Vektordatenbanken, semantische Suche, Retrieval-Augmented Generation und LLM-Anwendungen.
  • Arbeiten Sie mit Data Scientists und KI-Ingenieuren zusammen, um Lösungen für maschinelles Lernen in den Betrieb zu überführen.
  • Wenden Sie MLOps- und DataOps-Praktiken an, um die skalierbare Bereitstellung von KI zu unterstützen.
  • Leiten Sie komplexe Data-Engineering-Initiativen.
  • Legen Sie Architekturstandards, Engineering-Praktiken und Entwicklungsrichtlinien fest.
  • Betreuen Sie Junior- und Mid-Level-Engineers.
  • Prüfen Sie Architekturen und geben Sie technische Empfehlungen.
  • Fördern Sie Automatisierung, Beobachtbarkeit und Platform-Engineering-Praktiken.

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in Informatik, Informationstechnologie, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet.
  • Mindestens 8 Jahre Erfahrung im Data Engineering, Data Warehousing oder in der Entwicklung von Datenplattformen.
  • Mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung mit Databricks und Apache Spark.
  • Erfahrung mit dem Entwurf und der Implementierung von Cloud-Datenplattformen für Unternehmen.
  • Erfahrung mit der Leitung technischer Initiativen und der Betreuung von Engineering-Teams.
  • Erfahrung mit Databricks, Apache Spark (PySpark und Spark SQL), Delta Lake, Delta Live Tables, Unity Catalog, Data Warehousing und Datenmodellierung.
  • Erfahrung mit Python, SQL sowie PowerShell oder Skriptautomatisierung.
  • Erfahrung mit Microsoft Azure, AWS sowie Cloud-nativen Speicher- und Rechendiensten.
  • Erfahrung mit SQL Server, Oracle, PostgreSQL und Datenbanken.
  • Erfahrung mit Azure Data Factory, Databricks Workflows, Kafka oder Event-Streaming sowie REST-APIs.
  • Erfahrung mit GitHub, Azure DevOps, CI/CD-Pipelines, Terraform und Infrastructure as Code.
  • Kenntnisse in Überwachungs- und Alarmierungstools, Frameworks für Datenqualität, Leistungsoptimierung, Protokollierung und Fehlerbehebung.
  • Kenntnisse in Datenpipelines für maschinelles Lernen, Feature Stores, MLOps, Konzepten generativer KI, Vektordatenbanken, Retrieval-Augmented Generation, KI-Governance und Grundsätzen verantwortungsvoller KI.
  • Bevorzugte Zertifizierungen: Databricks Certified Data Engineer Professional, Azure Data Engineer Associate oder AWS Data Analytics.
  • Bevorzugt werden Erfahrungen in regulierten Branchen, mit Data-Governance-Programmen für Unternehmen und mit KI-Integrationen im Produktivbetrieb.
  • Strategisches Denken, Problemlösung, technische Führung, Architekturentwurf, Stakeholder-Management, Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten, kontinuierliche Verbesserung, Innovation und Einführung von KI sowie Risiko- und Compliance-Bewusstsein.

Zusatzleistungen

  • Vertragsverhältnis: selbstständige Tätigkeit (Pessoa Jurídica, PJ).
  • Hybrides Arbeitsmodell mit der Möglichkeit, zeitweise remote zu arbeiten.

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