远程数据与人工智能工程师
作为 RevStar 的数据与人工智能工程师，构建不受云平台限制的 Databricks Lakehouse 数据管道和可投入生产的 AI 解决方案。 设计可扩展的数据架构、MLOps 工作流和治理实践，并将解决方案交接给客户团队。
描述
- 使用 Apache Spark 和 Delta Lake，在 AWS、Azure 和 GCP 上构建并优化 ETL/ELT 数据管道。
- 为企业结构化和非结构化数据创建 Lakehouse 架构。
- 自动化数据摄取、存储和特征工程，为分析和实时 AI 工作负载提供支持。
- 优化 Spark 作业，降低延迟、提高吞吐量并有效控制云支出。
- 与机器学习工程师和数据科学家合作，使用 MLflow 在 Databricks 中部署 AI 模型。
- 使用 Terraform 和 Databricks CLI 构建 CI/CD 流水线并以代码管理基础设施。
- 在 Unity Catalog 和云环境中实施企业安全与访问控制，并遵循 GDPR、HIPAA 和 SOC 2 合规标准。
- 与客户技术负责人、产品经理和工程团队合作，将 AI 数据需求转化为业务成果。
- 编写技术文档，并主导向客户工程团队交接解决方案。
- 向产品经理或工程负责人汇报。
任职要求
- 至少 3 年云原生数据工程经验。
- 至少 2 年 Databricks、Apache Spark、Delta Lake 和 MLflow 实践经验。
- 熟练掌握 Python、SQL、Spark 框架、CI/CD，以及使用 Terraform 或 Databricks CLI 进行基础设施即代码管理。
- 持有有效的 Databricks Certified Data Engineer（Associate 或 Professional）或 Databricks ML Professional 认证者优先。
- 有在快节奏的敏捷与 DevOps 咨询环境中工作的经验。
- 具备交付云平台无关架构的经验。
- 具备出色的客户沟通能力。
- 必须符合通过 E-Verify 进行直接 W-2 雇佣的美国工作授权要求。
福利待遇
- 带薪休假，帮助恢复精力。
- 远程优先的工作方式，与全球团队紧密协作。
- 医疗、牙科和视力保险。
- 公司资助的 401(k) 退休计划。
- 年度学习与发展津贴，可用于会议、认证和课程。
- 由资深工程师、产品经理和架构师提供同伴指导与辅导。
- 接触各行业的 AWS 生成式 AI、数据和云技术，促进职业成长。
- 公司活动和志愿服务机会。
- 重视好奇心与主动性的协作创新型工作环境。
