高级/首席数据工程师 – Databricks，匈牙利远程办公
加入 RevoData，设计可扩展的 Databricks 平台、数据管道和客户解决方案。 为欧洲各地的数据与 AI 项目塑造架构和技术方向。
描述
- 定义数据平台的设计、运营和演进方式
- 负责数据平台项目，从最初构想到落地实施
- 做出架构决策，并持续提升平台能力
- 使用 Delta Lake、Unity Catalog 和治理实践，构建可扩展的 Databricks 基础
- 编排工作流，建立高效的代码组织和部署结构
- 设计并开发覆盖数据摄取到消费全流程的数据流
- 构建和支持数据模型、数据管道以及 ETL/ELT 解决方案
- 通过代码评审、指导和知识交流发挥技术领导力
- 评估假设、沟通权衡，并与工程师、产品负责人和 CTO 一起指导决策
- 帮助客户通过支持实际业务场景的可扩展平台释放数据价值
- 没有 Databricks 经验的候选人可以完成为期七个月的发展计划，包括认证、客户项目实践和内部知识分享；达到约定里程碑后，可转为长期合同
任职要求
- 具备从最初构想到交付，领导或深度参与数据平台项目的经验
- 拥有做出架构决策、对结果负责并改进平台的成功经历
- 深入了解 Databricks，包括 Delta Lake、Unity Catalog、治理、Workflows、代码组织和部署
- 拥有丰富数据平台经验但 Databricks 接触有限的候选人，可通过现有专业发展计划申请
- 熟练掌握 Python 和 SQL
- 具备数据建模和数据管道开发经验
- 具备 Azure、AWS 或 Google Cloud Platform 使用经验
- 具备开发 ETL/ELT 管道和基于云的数据解决方案的经验
- 能够为模糊的数据平台工作建立方法、架构和初步计划
- 能够兼顾务实交付、质量和可持续的长期设计
- 能够通过评审和知识分享提升同事的技术能力
- 能够影响技术和业务决策，并清晰解释权衡
- 拥有 Data Engineer Professional 或 Machine Learning Engineer Professional 等 Databricks 认证者优先
- 拥有 Databricks Champion 身份者优先
福利待遇
- 提供 Databricks 学习资料、认证支持以及合作伙伴学院资源
- 持续开展内部工作坊和知识分享活动
- 参与 Databricks 及更广泛数据工程生态中的现代数据与 AI 技术实践
- 灵活协作的工作方式，支持远程和混合办公
- 与来自不同国家的同事合作，并参与多个行业的客户项目
- 提供深化技术专长、咨询能力和技术领导力的发展路径
- 定期举办团队活动，并有机会与 RevoData 更广泛的组织建立联系
- 践行可持续的工作方式，重视员工福祉