数据工程师II

我们正在寻找一位有2至4年经验的数据工程师，使用Databricks和基于云的数据平台设计、构建和维护可扩展的数据管道。理想候选人将具备在Databricks平台上的实践经验，能够构建可靠的ETL/ELT流程，并在组织内部推动分析和数据科学用例。您的角色还包括监督团队成员的任务执行，确保工作有效执行；管理内部和外部客户的端到端过程和项目，确保及时准确的交付；向团队成员发出清晰的指令和方向；并指导初级同事以支持他们的技能发展、专业成长和整体成功。关键职责包括：设计、开发和维护使用Databricks（PySpark / Spark SQL）的数据管道；使用Databricks作业、笔记本和工作流实现和优化ETL/ELT工作流；构建和管理Delta Lake表，确保数据的可靠性、性能和ACID合规性；开发和优化用于分析、BI和下游消费的数据模型；使用Spark Structured Streaming（如适用）进行批处理和流式数据处理；与数据科学家、分析师和产品团队合作，交付可信的数据集；确保数据质量、验证和跨管道的监控；优化Spark作业以降低成本和性能（分区、缓存、调优）；遵循最佳实践进行代码版本控制、文档和部署；支持生产负载并协助解决数据问题。

2-4年数据工程师经验；在Databricks平台上有实践经验；精通Python（PySpark）和Spark SQL；对Delta Lake有扎实经验，包括合并和时间旅行；具备SQL技能用于数据转换和分析；有云数据存储（AWS S3 / Azure Data Lake / GCP Cloud Storage）经验；理解数据仓库和湖仓概念；有ETL orchestration工具（Databricks Workflows, Airflow, Azure Data Factory, etc.）经验；熟悉Git和版本控制实践。

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