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 • 4,000 חדשות ביום
חינם. בלי פרסומות. בלי אותיות קטנות.
What You'll Do:
Architect and build large-scale batch and streaming ETL/ELT pipelines
Own data lake design, table modeling, and partitioning strategy across billion-row datasets
Drive query performance and cloud cost optimization across AWS and GCP
Establish data quality, observability, and reliability standards - freshness, correctness, and SLAs
Partner with backend, product, and data science teams to expose data through internal and customer-facing APIs
Our Stack
Spark / EMR Airflow BigQuery PostgreSQL & Aurora Kafka RabbitMQ Elasticsearch Go Python AWS GCP Kubernetes Terraform.
5+ years in data engineering, with real production experience at scale (terabytes+, billions of rows)
Deep SQL and strong distributed-processing experience (Spark or equivalent)
Strong Python and/or Go
Hands-on experience with cloud data warehouses (BigQuery, Snowflake, Redshift) and orchestration tooling
AI-first mindset - you actively work with AI coding tools (Claude Code, Cursor, Copilot) and LLM-based agents as part of your day-to-day, and look for opportunities to automate and accelerate engineering work with them
Experience building or supporting AI/LLM-driven data products - pipelines that feed models, agents, or ML systems
Product mindset: you care why the data is being used, not just that the job finished green
Nice to have: streaming architectures, cost/FinOps ownership, multi-region or multi-cloud systems, e-commerce or pricing domain experience, MCP servers or agentic tooling.
במקום לעבור לבד על אלפי מודעות, Jobify מנתחת את קורות החיים שלך ומציגה לך רק משרות שבאמת מתאימות לך.
מעל 80,000 משרות • 4,000 חדשות ביום
חינם. בלי פרסומות. בלי אותיות קטנות.
ערב