Główny inżynier danych

W Vomela naszym największym atutem są ludzie. Jako firma świadcząca kompleksowe usługi w zakresie komunikacji wizualnej poszukujemy kreatywnych i intelektualistów, którzy współpracują z naszymi klientami w celu tworzenia atrakcyjnych rozwiązań dla marki i wspierania znaczących połączeń. A jeśli koncentrujesz się na tworzeniu wielkich rzeczy dla globalnych i lokalnych marek, my pomożemy Ci zbudować karierę, która będzie Twoją pasją.

Aplikuj teraz, aby znaleźć swoje miejsce w Vomela. Zakres wynagrodzeń: 180 - 200 tys. USD Streszczenie stanowiska Główny inżynier danych to osoba, która osiąga najwyższe wyniki w naszym zespole inżynierii danych - osoba, która wyznacza poprzeczkę techniczną, jest właścicielem platformy danych od początku do końca i dostarcza pracę, którą badają inni.

Zdefiniujesz i wykonasz strategię dotyczącą danych na poziomie inżynieryjnym, działając jako techniczny punkt odniesienia dla sposobu, w jaki organizacja buduje, skaluje i ufa swoim danym. Piszesz kod produkcyjny. Projektujesz architekturę.

Rozwiązujesz problemy, które blokują wszystkich innych. Jesteś mentorem bez pytania, wywierasz wpływ bez autorytetu i dostarczasz bez trzymania się za rękę. Potrafisz pomnażać siły i pragniesz kształtować nie tylko platformę, ale także szerszą strategię biznesową dotyczącą danych.

Naszą platformą danych jest Microsoft Fabric. Ta rola jest przeznaczona dla kogoś, kto naprawdę czerpie energię z ekosystemu Fabric, który uważnie śledzi jego ewolucję i widzi jego szeroki zakres - Lakehouse, strumienie wydarzeń, modele semantyczne, notatniki, rurociągi, Direct Lake jako szansę, a nie ograniczenie. Jeśli szukasz stanowiska, w którym Twoja techniczna ocena kształtuje trajektorię całej organizacji danych, to właśnie jest to.

Co będziesz robić... Projektowanie i wdrażanie modeli wymiarowych, schematów gwiazdowych i schematów płatków śniegu w sposób rygorystycznyBuduj i utrzymuj modele semantyczne, które służą jako jedyne źródło prawdy w raportach biznesowych rozpoznawanie tożsamości między systemamiUstanawiaj i egzekwuj standardy modelowania danych w całym zespoleProjektuj i obsługuj potoki w czasie rzeczywistym i prawie rzeczywistym przy użyciu technologii przesyłania strumieniowego (Kafka, Confluent Cloud, Fabric Eventstreams) - i wiedz, kiedy przesyłanie strumieniowe jest właściwym rozwiązaniem, a kiedy nie. Bezlitośnie zmniejszaj nieaktualność danych w scenariuszach bez przesyłania strumieniowego poprzez inteligentne planowanie, przyrostową optymalizację obciążenia i projektowanie orkiestracji potoków.

Własne dostrajanie wydajności w całym stosie. optymalizacja zapytań, strategia partycji, indeksowanie, zagęszczanie tabeli Delta, wydajność odświeżania modelu semantycznego i gotowość do Direct Lake. Zastosuj dyscyplinę inżynierii operacyjnej: obserwowalność rurociągu, alarmowanie, definiowanie umów SLA, odzyskiwanie po awarii i planowanie wydajności. Projektuj i wdrażaj kontrole odpowiednie dla wrażliwych danych (finanse, PII, HIPAA itp.).

Rozwój rurociągów ETL / ELT. Buduj solidne, skalowalne i obserwowalne rurociągi - obciążenia przyrostowe oparte na znaku wodnym, wzorce CDC, wsadowe i architektury przesyłania strumieniowegoZapewnij, że potoki są idempotentne, możliwe do odzyskania i przystosowane do produkcji.Służ jako starszy techniczny głos w przeglądzie kodu - Twoja zgoda ma znaczenie.Dostawa raportów i analiz.Przekładaj wymagania biznesowe na modele semantyczne i artefakty warstwy raportu, którym użytkownicy nietechniczni mogą ufać i którymi mogą się poruszać. Twórcy AI/ML potrzebujący zarządzanych, gotowych do działania powierzchni danych; programiści aplikacji zużywający dane za pośrednictwem punktów końcowych SQL, interfejsów API REST lub Direct LakeZdefiniuj i egzekwuj kontrakty dotyczące danych - stabilność schematu, wzorce dostępu, umowy SLA - dla każdej klasy konsumentów Posiadaj doświadczenie programistyczne na platformie: wykrywalność, dokumentacja i wdrażanie WymaganeMicrosoft Fabric: Lakehouses, Notebooki, Dataflows Gen2, strumienie zdarzeń, modele semantyczne, tryb Direct LakePower BI: tworzenie raportów, projektowanie zbioru danych/modelu semantycznego, biegłość w języku DAXSQL Server / Azure SQL/Postgres: optymalizacja zapytań, projektowanie schematów, procedury składowaneAzure DevOps: przepływy pracy programistyczne oparte na Git, CI/CD dla potoków danych Zademonstrowane wykorzystanie asystentów kodowania AI w przepływie pracy inżynierii produkcji Umiejętność krytycznej oceny, edytowania i ulepszania kodu i artefaktów generowanych przez sztuczną inteligencję.

Jasne zrozumienie, gdzie sztuczna inteligencja przyspiesza pracę i gdzie wprowadza ryzyko. Preferowane kwalifikacje. Znajomość szerszych usług Azure Data Services (Azure Data Factory, Synapse Analytics, ADLS Gen2, Event Hubs) jako narzędzi uzupełniających.

Doświadczenie w portfelu wspieranym przez private equity lub obejmującym wiele podmiotów. środowisko firmoweDoświadczenie z platformami MDM (Profisee, Semarchy, Ataccama lub równoważne)Doświadczenie z Confluent Cloud / Apache Kafka do przesyłania strumieniowego pozyskiwania do Fabric lub SynapseZnajomość architektury Azure / Fabric obejmującej wielu najemcówDoświadczenie w analizie biznesowej, architekturze rozwiązań lub inżynierii przedsprzedażowejCertyfikaty Microsoft Fabric lub Azure Data Engineer Plan opieki zdrowotnej (medycznej, stomatologicznej i wzrokowej)Plan emerytalny (401k)Ubezpieczenie na życie (podstawowe, dobrowolne i AD&D)Płatny urlopKrótkoterminowa i długoterminowa niepełnosprawnośćSzkolenia i rozwójZasoby zdrowotneProszę wspomnieć słowo **NAJLEPSZE** i oznaczyć RMjAwMTo0MWQwOjgwMToyMDAwOjo3ZWQ= przy składaniu wniosku, aby pokazać, że całkowicie przeczytałeś ogłoszenie o pracę (#RMjAwMTo0MWQwOjgwMToyMDAwOjo3ZWQ=). Jest to funkcja w wersji beta, która pozwala uniknąć spamowania kandydatów. Firmy mogą wyszukiwać te słowa, aby znaleźć kandydatów, którzy to przeczytają i zobaczą, że są ludźmi.