Google Cloud Data Engineer – Remote in Kolumbien
KeyrusEntwickle skalierbare Datenpipelines auf Google Cloud für Enterprise-Intelligence-Lösungen von Keyrus. Arbeite mit BigQuery, Pub/Sub, Dataform, Cloud Storage und Cloud Composer.
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RevStar ist eine Beratung für digitale Transformation, die Unternehmen dabei unterstützt, strategische Prioritäten in funktionierende Produkte und Dienstleistungen umzusetzen. Das Team vereint Wachstumsplanung, die Gestaltung von Customer Journeys, die Planung von KI und generativer KI, Dateninfrastruktur, Produkttests, die Entwicklung von MVPs und die Modernisierung von Technologien. RevStar arbeitet mit Führungskräften im Gesundheitswesen, im Versicherungswesen und im Finanzsektor an geschäftskritischen Herausforderungen und verbindet strategische Ausrichtung mit praktischer technischer Umsetzung. Der Einstellungskontext des Unternehmens ist in den verfügbaren Informationen nicht angegeben.
Senior Data Engineer für KI und Databricks
Entwickle cloudunabhängige Databricks-Lakehouse-Pipelines und produktive KI-Lösungen für RevStar-Kunden. Optimiere Spark-Performance, MLOps, Governance und automatisierte Deployments.
Beschreibung
- Entwickle und optimiere ETL-/ELT-Pipelines mit Apache Spark und Delta Lake auf AWS, Azure und GCP.
- Entwirf Lakehouse-Architekturen für strukturierte und unstrukturierte Daten im Unternehmensmaßstab.
- Automatisiere Datenaufnahme, Speicherung und Feature Engineering für Analysen und KI-Anwendungen in Echtzeit.
- Optimiere Spark-Jobs, um Latenz und Kosten zu senken und gleichzeitig den Durchsatz zu erhöhen.
- Arbeite mit ML Engineers und Data Scientists zusammen, um KI-Modelle mit MLflow in Databricks bereitzustellen.
- Richte CI/CD-Pipelines und Infrastructure as Code mit Terraform und der Databricks CLI ein.
- Setze Sicherheitsmaßnahmen, Zugriffskontrollen und Compliance-Standards für Unternehmen um, darunter DSGVO, HIPAA und SOC 2.
- Arbeite mit technischen Führungskräften, Produktmanagern und Entwicklungsteams der Kunden zusammen, um den Datenbedarf für KI in Geschäftsergebnisse umzusetzen.
- Verfasse technische Dokumentationen.
- Begleite die Übergabe von Lösungen an die Entwicklungsteams der Kunden.
Anforderungen
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im cloudnativen Data Engineering.
- Mindestens 2 Jahre praktische Erfahrung mit Databricks, Apache Spark, Delta Lake und MLflow.
- Fundierte Kenntnisse in Python, SQL, Spark-Frameworks, CI/CD sowie Infrastructure as Code mit Terraform oder der Databricks CLI.
- Nachweisliche Erfolge in dynamischen Beratungsumgebungen mit Agile und DevOps.
- Erfahrung mit der Bereitstellung cloudunabhängiger Architekturen.
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten im Umgang mit Kunden.
- Eine aktive Zertifizierung als Databricks Certified Data Engineer (Associate oder Professional) oder als Databricks ML Professional ist ausdrücklich erwünscht.
Zusatzleistungen
- Remote-first-Arbeitsumfeld mit Anbindung an ein globales Team.
- Kooperative, innovative Kultur, die Neugier und Eigeninitiative schätzt.
- Chancengleichheit am Arbeitsplatz.
- Angemessene Vorkehrungen für Menschen mit Behinderungen.
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