Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Rivian designs and manufactures emissions-free electric adventure vehicles and develops advanced data platforms to support sustainable mobility solutions.
задачи
Balance the delivery of high-impact data pipelines with the responsibility of maintaining and optimizing the Databricks environment;
Act as a technical consultant within the team, proactively proposing infrastructure improvements and evaluating new technologies to keep the stack at the cutting edge;
Design and deploy modular ingestion and processing pipelines using Lakeflow and Databricks Asset Bundles (DABs) for reproducible, automated deployments;
Take a primary role in Databricks setup, ensuring the environment is tuned for performance and integrated seamlessly with the wider ecosystem;
Configure and manage enterprise data lineage and metadata through Unity Catalog, ensuring data remains a trusted asset;
Work alongside Data Scientists to build robust data services using Python, SQL, and dbt, helping translate complex requirements into elegant technical solutions.
требования
4+ Years in Data Engineering, with a deep, hands-on understanding of the Databricks ecosystem;
Possess an architect's mindset, enjoying big-picture thinking with a track record of proposing and implementing technical improvements;
Demonstrate expert-level proficiency in Python, SQL, and dbt (data build tool);
Bring strong experience with AWS infrastructure (S3, ECS, Lambdas), GitLab CI/CD, and automated data movement via Fivetran;
Show proficiency in automating complex workflows using Managed Airflow or Databricks Workflows.