Keep IT Simple

11 – 50 직원

Keep IT Simple(KIS)은 실리콘밸리에 기반을 둔 IT 서비스 및 솔루션 제공업체로, 캘리포니아를 비롯한 여러 지역의 조직에 서비스를 제공합니다. 1988년에 설립된 이 회사는 사이버 보안, 가상화, 클라우드 솔루션, 네트워크 인프라 컨설팅을 통해 고객이 복잡한 기술 요구 사항에 대응할 수 있도록 지원합니다. 물류, 헬스케어, 사이버 보안 등의 산업을 대상으로 하며, 실용적인 IT 지침, 비용을 고려한 솔루션, 신속한 고객 서비스를 중시합니다.

기업 채용공고

시니어 Databricks 데이터 엔지니어(AI 플랫폼)

글로벌 보험 및 자산 관리 회사를 위한 Databricks 및 클라우드 데이터 플랫폼을 구축합니다. 거버넌스가 적용된 분석, 머신러닝, 생성형 AI 솔루션을 지원합니다.

2일 전

브라질 하이브리드 계약직 시니어 필수 언어: 영어 데이터 엔지니어

Apache AWS Azure ETL Kafka Python Spark SQL Unity 클라우드

설명

Databricks, Spark, Python, SQL을 사용해 확장 가능한 데이터 파이프라인과 데이터 제품을 구축하고 유지합니다.
기업 내부 및 타사 데이터 소스 전반에서 배치, 스트리밍, 실시간 통합을 만들고 개선합니다.
Delta Lake 및 Medallion 패턴을 활용해 Databricks Lakehouse 아키텍처를 구현합니다.
분석, 예측 모델링, 머신러닝, 생성형 AI를 위한 데이터 제품을 제공합니다.
데이터 과학자 및 AI 엔지니어와 협업해 AI 및 ML 사용 사례에 필요한 데이터를 준비하고 변환하며 거버넌스를 적용합니다.
피처 엔지니어링 파이프라인을 만들고 머신러닝 수명 주기 프로세스를 지원합니다.
RAG, 벡터 및 시맨틱 검색, LLM 애플리케이션을 위한 데이터 솔루션을 구축합니다.
Spark 작업, SQL 워크로드, 데이터 프레임워크를 개선해 성능, 확장성, 비용 효율을 높입니다.
데이터 품질, 관측 가능성, 계보, 거버넌스, 모니터링 기능을 구축합니다.
데이터 개인정보 보호, 보안, 책임 있는 AI 표준을 준수합니다.
데이터 플랫폼 전반에서 CI/CD, Infrastructure as Code, DataOps를 지원합니다.
주니어 엔지니어를 지도하고 건전한 엔지니어링 관행을 강화합니다.
데이터 과학자, AI 엔지니어, 아키텍트, 비즈니스 이해관계자와 협력해 신뢰할 수 있고 거버넌스가 적용된 데이터 제품을 제공합니다.
견고하고 안전하며 거버넌스가 적용된 데이터 플랫폼으로 기업 AI 및 생성형 AI 이니셔티브를 지원합니다.

지원 자격

컴퓨터 과학, 정보 시스템, 공학, 수학 또는 관련 분야의 학사 학위.
데이터 엔지니어링, ETL 개발 또는 대규모 데이터 플랫폼 분야에서 7년 이상의 경력.
Databricks 및 Apache Spark 실무 경험 3년 이상.
분산 데이터 처리 경험과 뛰어난 Python 및 SQL 역량.
클라우드 데이터 레이크, 웨어하우스, Lakehouse 아키텍처 구축 경험.
AI, 머신러닝 또는 고급 분석 이니셔티브를 지원한 경험.
데이터 모델링, 거버넌스, 엔터프라이즈 데이터 관리에 대한 지식.
AWS, Azure 또는 Google Cloud에서 대규모 파이프라인을 구축하고 튜닝한 경험.
Databricks Delta Lake, Unity Catalog, Delta Live Tables, MLflow, Mosaic AI, Databricks Workflows 경험.
생성형 AI, 대규모 언어 모델, RAG, 벡터 데이터베이스 또는 AI 기반 애플리케이션의 실무 경험.
LangChain, Semantic Kernel, OpenAI API, Hugging Face 또는 이에 준하는 도구에 대한 이해.
피처 스토어, 모델 학습 파이프라인, MLOps 경험.
Kafka, Event Hub 또는 기타 스트리밍 기술 경험.
Databricks Certified Data Engineer Professional 또는 이에 준하는 클라우드 인증 보유자를 우대합니다.
Databricks 플랫폼 엔지니어링 전문성.
Apache Spark 개발 경험.
AI 및 머신러닝 데이터 엔지니어링 전문성.
생성형 AI 데이터 솔루션 경험.
Lakehouse 아키텍처 경험.
데이터 모델링 및 데이터 웨어하우징 전문성.
데이터 거버넌스 및 보안 전문성.
데이터 관측 가능성 및 신뢰성 엔지니어링 경험.
AWS 또는 Azure 클라우드 데이터 플랫폼 경험.
DataOps, CI/CD 및 자동화 경험.
기술 리더십 및 멘토링 경험.