Architekt - Big Data

Jako architekt Big Data w naszym zespole Professional Services, będziesz pracować z klientami nad krótkoterminowymi i średnioterminowymi zadaniami związanymi z wyzwaniami Big Data, korzystając z platformy Databricks. Będziesz realizować projekty z zakresu inżynierii danych, nauki o danych i technologii chmurowych, które wymagają integracji z systemami klienta, szkoleń i innych technicznych zadań, pomagając klientom czerpać jak najwięcej korzyści z ich danych. Będziesz raportować do Managera, Professional Services. Wpływ, jaki wywołasz: - Pracować będziesz nad różnorodnymi, istotnymi technicznie projektami dla klientów, które mogą obejmować tworzenie referencyjnych architektur, instrukcji “how-to” i produkcyjnych MVP - Doradzać strategicznym klientom wdrażających przełomowe projekty Big Data, migracje stron trzecich, w tym projektowanie, budowę i wdrożenie najnowocześniejszych aplikacji Big Data i AI - Konsultować się w zakresie architektury i projektowania; wprowadzać lub realizować strategiczne projekty klientów, prowadzące do sukcesu w zrozumieniu, ocenie i adopcji Databricks. - Wysoki poziom wsparcia dla problemów operacyjnych klientów. - Pracować będziesz z technicznym zespołem Databricks, menedżerem projektu, architektem i zespołem klienta, aby zapewnić, że składniki techniczne zlecenia są dostarczane zgodnie z potrzebami klienta. - Współpracować z zespołem inżynieryjnym i wsparciem klienta Databricks w celu dostarczania informacji zwrotnych o produkcie i wdrażaniu, a także przyspieszenia rozwiązania problemów związanych z produktem i wsparciem w zakresie konkretnej obsługi. Czego szukamy: - Ponad 9 lat doświadczenia z technologiami Big Data, takimi jak Spark, Kafka, w obszarze obsługi klienta po sprzedaży, architektury technicznej lub konsultingu - 5 lat doświadczenia w samodzielnym tworzeniu architektur Big Data - Doświadczenie w pracy w ekosystemie Databricks jest plusem - Swobodne pisanie kodu w Pythonie lub Scali. - Doświadczenie we współpracy ze wszystkimi platformami chmurowymi (GCP / AWS / Azure) - Doświadczenie w pracy z klientami / interesariuszami i zarządzaniu konfliktami. - Rozwijaj umiejętności w obszarach technicznych, które wspierają wdrażanie i integrację rozwiązań opartych na Databricks, aby skutecznie realizować projekty klientów. Korzyści: - Prywatne ubezpieczenie medyczne - Ubezpieczenie od wypadków - Fundusz emerytalny pracownika - Nagrody w formie udziałów - Płatny urlop macierzyński - Refundacja kosztów siłowni - Roczny fundusz na rozwój osobisty - Zwrot kosztów za słuchawki do pracy - Ubezpieczenie na wyjazdy służbowe O Databricks: Databricks to firma zajmująca się danymi i AI. Ponad 9,000 przedsiębiorstw na całym świecie - w tym Comcast, Condé Nast i więcej niż 50% firm z listy Fortune 500 - korzysta z platformy Databricks Lakehouse, aby zintegrować swoje dane, analizy i AI. Databricks ma swoje główne biuro w San Francisco, z oddziałami na całym świecie. Założona przez twórców Apache Spark™, Delta Lake i MLflow, firma Databricks ma na celu pomóc zespołom zajmującym się danymi w rozwiązywaniu najtrudniejszych problemów na świecie. Nasze zobowiązanie do różnorodności i integracji: W Databricks jesteśmy zobowiązani do tworzenia różnorodnej i otwartej kultury, w której każdy może się rozwijać. Przykładamy wielką staranność, aby nasze praktyki rekrutacyjne były otwarte i zgodne ze standardami równych możliwości zatrudnienia. Osoby szukające zatrudnienia w Databricks są rozpatrywane bez względu na wiek, kolor skóry, niepełnosprawność, pochodzenie etniczne, status rodzinny lub małżeński, tożsamość płciową lub wyrażanie, język, pochodzenie narodowe, zdolności fizyczne i umysłowe, przynależność polityczną, rasę, religię, orientację seksualną, status społeczno-ekonomiczny, status weterana i inne chronione cechy. Zgodność: Jeśli dostęp do technologii kontrolowanych przez eksport lub kodu źródłowego jest wymagany do wykonywania obowiązków zawodowych, to jest w gestii Pracodawcy zdecydować, czy złożyć wniosek o licencję rządową USA na takie stanowisko, a Pracodawca może odstąpić od kontynuowania procesu rekrutacyjnego z danym kandydatem tylko na tej podstawie.