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Senior Data Engineer – AWS / Databricks / PySpark
Senior7.000 SGD · Zeitraum nicht angegebenSingapore, SGvor 2 T.
Markteinblicke
📊 Data Engineering: Gehälter und Nachfrage am MarktStack
Details
- Erfahrung
- ab 6 Jahren
- Methoden
- MLOps, CI/CD
- Ausbildung
- Hochschulabschluss
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Senior Data Engineer – AWS / Databricks / PySpark Role Overview We are seeking an experienced Senior Data Engineer to design, develop and maintain scalable data pipelines and reusable data products on an AWS and Databricks-based data platform.
The role
involves technical leadership in data engineering, lakehouse architecture, data quality, governance and performance optimisation to support analytics, reporting and AI/ML workloads. Key
Responsibilities
Design, develop and optimise scalable batch and streaming data pipelines using AWS, Databricks, Python, PySpark and SQL . Build and maintain lakehouse architectures using Delta Lake , including Bronze, Silver and Gold data layers, curated datasets and reusable data products. Implement data ingestion from databases, APIs, files and event streams, including incremental loading, Change Data Capture (CDC), backfills and recovery.
Establish automated data quality checks, schema validation, reconciliation, metadata management and data lineage. Develop and automate data workflows using Databricks Workflows, Lakeflow and AWS services , incorporating CI/CD, automated testing and infrastructure as code. Implement data governance, access controls and security measures using Unity Catalog, AWS Glue Data Catalog, Lake Formation and IAM .
Monitor pipeline performance, troubleshoot production issues and optimise Spark/SQL workloads for scalability, reliability and cost efficiency. Lead technical design and code reviews, establish engineering s
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