数据工程师

负责设计、构建和维护可扩展的ETL/ELT管道以从多个来源摄入、转换和处理数据到数据湖和数据仓库。开发和优化数据架构使用关系型和NoSQL数据库，确保性能、可扩展性和数据完整性。实施和管理大数据处理解决方案使用分布式计算框架，重点在Databricks环境。与云平台（AWS、Azure或GCP）协作部署、自动化和维护数据基础设施使用现代DevOps和IaC实践。构建和支持实时和批处理管道使用技术如Spark、Delta Lake和structured streaming。与数据分析师、数据科学家和业务利益相关者协作确保数据可用于仪表板、分析和AI/ML模型。在远程优先的设置中贡献高影响力项目在一个数据驱动和创新导向的组织中。该职位适合喜欢解决复杂数据挑战并工作现代分布式系统的人。

具备大型数据系统和云架构的数据工程师经验。熟练使用Databricks、Apache Spark、Delta Tables、Python、SQL和Git。有设计和实施ETL/ELT管道和数据湖/湖仓架构的经验。了解云平台如AWS、Azure或Google Cloud。有分布式数据处理经验，包括Spark Structured Streaming和实时数据管道。熟悉Delta Sharing、MLflow、DABs（Databricks Asset Bundles）和DLT（Delta Live Tables）。有基础设施自动化和DevOps实践（CI/CD、IaC）经验。有机器学习工作流程和基于代理的框架（如LangChain）经验者优先。金融行业经验非常宝贵。

竞争力薪酬符合高级数据工程师职位。远程优先工作模式。员工及家属的健康和牙科保险覆盖。心理健康支持包括心理咨询服务和营养援助。Gympass访问和健康计划如按摩课程。人寿保险覆盖。餐费和食品津贴。教育折扣和语言学习合作伙伴关系。交通支持选项（券、班车或停车援助）。育儿协助和额外家庭导向福利。生日假和灵活的工作与生活平衡优惠。