高级数据工程师（Informatica）

负责设计、构建和操作数据解决方案，为公共部门关键分析提供支持。需领导可扩展的数据管道（PySpark on Amazon EMR），现代化遗留系统，指导工程师，将原始数据转化为可靠、安全且可操作的洞察力。职责包括：工程师生产级数据管道（AWS EMR, S3, Lambda）使用PySpark/Python和SQL，关注性能、韧性、测试和可观测性；迁移和现代化遗留工作负载（如ETL作业和报告feeds）到云原生服务，创建可重用组件和共享框架；支持报告及商业智能（BI）用例，包括转换和数据模型，供下游工具（如Power BI）使用；负责CI/CD和版本控制实践（如Git/GitLab），审查代码并执行工程标准；指导和指导工程师，提供技术指导/代码审查，参与跨团队架构决策；在敏捷交付中协作，使用Jira/Confluence翻译需求为稳健的工程任务；嵌入安全性和合规性设计，与BPSS/SC约束和部门数据处理政策对齐。

必需技能：AWS和Spark的实战经验（Amazon EMR, S3, Lambda）；大规模数据工程经验在政府或类似复杂领域，包括性能调优和数据质量管理；CI/CD和DevOps：管道和IaC（如Terraform），自动化测试和发布治理；版本控制和协作：Git/GitLab，代码审查，分支策略，以及trunk/PR工作流；APIs和集成：构建/消费数据服务以安全可靠地移动和暴露数据；敏捷工作方式使用Jira/Confluence；清晰的 Stakeholder 交流和简洁的技术文档。可选技能：数据仓库建模（如Redshift；维度建模；dbt）；基本Power BI熟悉度以与BI开发者合作并验证端到端数据流；AWS生态系统深度（Athena, Redshift, EC2, CloudWatch, IAM）和事件驱动模式；认证（可选）：AWS认证云从业者（或更高），Azure AI基础（了解ML/AI服务）。

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