Databricks는 대규모 데이터를 관리하고 머신러닝 시스템을 구축하며 분석 결과를 실제 운영 애플리케이션으로 전환해야 하는 조직을 위한 통합 데이터 및 AI 플랫폼을 개발합니다. Databricks의 기술은 데이터 엔지니어링, Apache Spark 처리, 분석, 머신러닝 운영을 통합하여 기술 팀이 데이터 처리와 실험부터 배포 및 인사이트 생성까지 데이터 수명 주기 전반에서 업무를 수행할 수 있도록 지원합니다.
소비재 산업 솔루션 아키텍트
소비재 고객이 Databricks에서 데이터 및 AI 전략을 수립하도록 지원합니다. 클라우드 네이티브 아키텍처를 설계하고 도입을 가속화하며 고위 기술 이해관계자에게 조언합니다.
설명
- 요구사항 파악부터 프로덕션 배포와 플랫폼 사용 확대까지 고객 기술 전략을 주도합니다.
- 데이터 엔지니어링, 머신러닝 및 AI, 실시간 분석을 위한 확장 가능하고 프로덕션에 바로 적용할 수 있는 아키텍처를 설계합니다.
- 기술적 의사결정에 대해 고객 아키텍트, 엔지니어링 리드 및 디렉터에게 조언합니다.
- 경쟁 평가에서 Databricks의 강점을 보여 주는 맞춤형 솔루션을 구축합니다.
- 기술 전문 분야를 발전시키고 해당 분야에서 팀을 지원합니다.
- 데이터 및 솔루션 아키텍트, 전문가, 파트너와 협력해 엔드투엔드 솔루션을 제공합니다.
- 요구사항과 경쟁 격차에 관한 고객 피드백을 체계적으로 공유해 제품 방향 수립에 기여합니다.
- 채용 담당자 및 채용 관리자와의 대화, 아키텍처 검토, 라이브 코딩, 솔루션 데모 및 제안, 레퍼런스 확인에 참여합니다.
지원 자격
- 솔루션 아키텍처, 데이터 엔지니어링, 기술 프리세일즈 또는 시니어 실무 기술 직무에서 6년 이상의 경력.
- 라이브 코딩, 디버깅 및 솔루션 구축을 포함한 뛰어난 Python 및 SQL 코딩 역량.
- 분산 데이터 시스템, 확장 가능한 파이프라인, 스트리밍 아키텍처, 레이크하우스 패턴 및 클라우드 네이티브 데이터 플랫폼에 대한 깊은 지식.
- Databricks Platform에 능숙하거나 빠르게 숙련할 수 있는 역량.
- 스트리밍 및 실시간 데이터, 머신러닝 및 AI, 데이터 거버넌스 또는 마이그레이션 등의 기술 분야에서 전문성을 발전시키고 있는 분.
- 화이트보드 논의, 설계 검토 및 트레이드오프 분석을 통해 고위 기술 이해관계자와의 아키텍처 논의를 주도할 수 있는 역량.
- AWS, Azure 또는 GCP에서 프로덕션 워크로드를 배포한 경험. 인프라, 보안 및 거버넌스 고려사항을 포함합니다.
- 고객 계정에서 플랫폼 도입과 사용량을 지속적으로 늘린 실적.
- 복잡한 아키텍처 의사결정을 비즈니스 가치와 연결해 설명하는 뛰어난 커뮤니케이션 역량.
- 컴퓨터 과학, 공학 또는 정량 분야의 학사 또는 석사 학위, 혹은 이에 준하는 경험.
- Databricks 자격증 보유자는 우대합니다.
- Snowflake, AWS 네이티브 서비스 또는 Azure Synapse 경험자는 우대합니다.
- 데이터 또는 AI 기업이나 클라우드 제공업체에서 근무한 경험자는 우대합니다.
- 산업 분야 전문성을 보유한 분은 우대합니다.
복리후생
- 연간 성과 보너스 지급 대상입니다.
- 주식 보상 대상입니다.
- 포괄적인 복리후생과 특전을 제공합니다. 지역별 세부 정보는 Databricks 복리후생 문서에서 확인할 수 있습니다.
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