Ingeniero Técnico en Soluciones Spark

Aunque se anima a los candidatos en las ubicaciones listadas para este rol, estamos abiertos a candidatos remotos en otras ubicaciones.

Como Ingeniero de Soluciones Técnicas de Spark, proporcionarás soluciones técnicas y de consultoría para los desafiantes problemas de Spark/ML/AI/Delta/Streaming/Lakehouse reportados por nuestros clientes y resolverás cualquier desafío que involucre la plataforma de análisis unificada de Databricks con tus amplias habilidades técnicas y de cara al cliente. Ayudarás a nuestros clientes en su viaje con Databricks y les proveerás la guía y la experiencia que necesitan para lograr valor y alcanzar sus metas estratégicas usando nuestros productos.

El impacto que tendrás:

• Realizar un análisis y solución de problemas de nivel inicial en Spark utilizando métricas de Spark UI, DAG, Event Logs para varios problemas de lentitud de trabajos reportados por clientes.
• Solucionar, resolver y proponer análisis profundo del código de Spark para abordar problemas de los clientes relacionados con las funciones internas de Spark, Spark SQL, Structured Streaming, Delta, Lakehouse y otras características del tiempo de ejecución de Databricks.
• Asistir a los clientes en la configuración de problemas reproducibles de Spark con soluciones en Spark SQL, Delta, Memory Management, Performance tuning, Streaming, Data Science, Data Integration áreas en Spark.
• Participar en el programa del Ingeniero de Soluciones Designado y guiar a uno o dos de los problemas diarios de Spark y Cloud de los clientes estratégicos.
• Planificar con Account Executives, Customer Success Engineers y Resident Solution Architects para coordinar los problemas de los clientes y las mejores prácticas.
• Participar en reuniones de compartir pantalla, responder a conversaciones del canal de slack con nuestros stakeholders internos y clientes, ayudando en la conducción de los principales problemas de Spark a nivel de contribuyente individual.
• Crear una wiki interna, base de conocimientos con documentación técnica, manuales para el equipo de soporte y para los clientes. Ayudar a crear y mantener la documentación de la compañía y los artículos de la base de conocimientos.
• Coordinar con los equipos de Ingeniería y Backline Support para ayudar en la identificación y reporte de defectos del producto.
• Participar en la rotación de guardia durante los fines de semana y los días de semana, y gestionar las escaladas durante las interrupciones del tiempo de ejecución de databricks, situaciones de incidentes, y planificar las actividades del día a día y proporcionar un nivel elevado de soporte para problemas operativos críticos de los clientes.
• Proporcionar orientación sobre las mejores prácticas en torno al rendimiento del tiempo de ejecución de Spark y el uso de las bibliotecas y API del núcleo de Spark para soluciones personalizadas desarrolladas por los clientes de Databricks.
• Ser un verdadero defensor de la satisfacción del cliente.
• Contribuir en el desarrollo de herramientas/iniciativas de automatización.
• Proporcionar soporte de primera línea en las integraciones de terceros con el entorno de Databricks.
• Revisar los tickets de JIRA de Ingeniería y comunicar proactivamente al equipo de liderazgo de soporte para el seguimiento de los elementos de acción.
• Administrar los casos de Spark asignados diariamente y cumplir con los SLA's comprometidos.
• Superar las expectativas de los KPI de la organización de soporte.
• Fortalecer tu experiencia en AWS/Azure y la plataforma de Databricks mediante el aprendizaje continuo y los programas de formación interna.

Lo que buscamos:

• Mínimo 6 años de experiencia en el diseño, construcción, prueba y mantenimiento de aplicaciones basadas en Python/Java/Scala en entornos típicos de entrega de proyectos y consultoría.
• 3 años de experiencia práctica en el desarrollo de dos o más de los siguientes casos de uso de la industria relacionados con Big Data, Hadoop, Spark, Machine Learning, Artificial Intelligence, Streaming, Kafka, Data Science, ElasticSearch a escala de producción. La experiencia en Spark es obligatoria.
• Experiencia práctica en el ajuste de rendimiento/solución de problemas de las aplicaciones basadas en Hive y Spark a escala de producción.
• Experiencia real en técnicas de JVM y Memory Management, como las colecciones de basura, análisis de Heap/Thread Dump.
• Experiencia práctica con cualquier base de datos basada en SQL, tecnologías de Data Warehousing/ETL como Informatica, DataStage, Oracle, Teradata, SQL Server, MySQL y casos de uso de tipo SCD son preferentes.
• Experiencia práctica con AWS o Azure o GCP es preferible
• El dominio de Linux/Unix es un plus
• Conocimientos prácticos en Data Lakes y preferiblemente en los casos de uso de tipo SCD a escala de producción.
• Habilidades de análisis y resolución de problemas demostradas, particularmente aquellas que aplican a un entorno de "Computación Distribuida de Big Data".

Beneficios

• Médico, Dental, y Visión
• Plan 401(k)
• Planes FSA, HSA y Beneficios para el Transporte
• Premios de Equity
• Tiempo Libre Flexible
• Permiso Parental Pagado
• Planificación Familiar
• Reembolso para Fitness
• Fondo Anual para Desarrollo de Carrera
• Reembolso para Headphones de Oficina/Domicilio
• Programa de Asistencia al Empleado (EAP)
• Seguro de Accidentes de Viaje de Negocios
• Recursos para Salud Mental