עדיין מחפשים עבודה במנועי חיפוש? הגיע הזמן להשתדרג!
במקום לעבור לבד על אלפי מודעות, Jobify מנתחת את קורות החיים שלך ומציגה לך רק משרות שבאמת מתאימות לך.
מעל 80,000 משרות • אלפי משרות חדשות בכל יום
חינם. בלי פרסומות. בלי אותיות קטנות.
DOCX, DOC, PDF - בעברית או באנגלית
כבר העליתם קו"ח בעבר? כניסה
What Youll Do
Architect and build robust ETLs and scalable data pipelines on Databricks and AWS.
Optimize high-throughput ingestion workflows for billions of time-series records, ensuring low latency and data integrity.
Engineer data validation frameworks and automated monitoring to proactively detect anomalies before they impact models.
Drive cost-efficiency by tuning Spark jobs and managing compute resources in a high-volume environment.
Transform raw IoT/telemetry signals into structured, enriched Feature Stores ready for Machine Learning production.
Define best practices for data engineering, CI/CD for data, and lakehouse architecture across the organization.
Production Experience: 3+ years in Data Engineering with strong proficiency in Python, SQL, and PySpark.
Big Data Architecture: Proven track record working with distributed processing frameworks (Spark, Delta Lake) and cloud infrastructure (AWS preferred).
Scale: Experience handling high-volume datasets (TB scale or billions of rows); familiarity with time-series or IoT data is a strong advantage.
Engineering Rigor: Deep understanding of data structures, orchestration (Databricks Workflows), and software engineering best practices (Git, CI/CD).
Problem Solving: Ability to diagnose complex performance bottlenecks in distributed systems and implement cost-effective solutions.
Ownership: A self-starter mindset with the ability to take a vague requirement and deliver a deployed, production-ready pipeline.
במקום לעבור לבד על אלפי מודעות, Jobify מנתחת את קורות החיים שלך ומציגה לך רק משרות שבאמת מתאימות לך.
מעל 80,000 משרות • אלפי משרות חדשות בכל יום
חינם. בלי פרסומות. בלי אותיות קטנות.
DOCX, DOC, PDF - בעברית או באנגלית
כבר העליתם קו"ח בעבר? כניסה
הרצליה
ערב