Мы используем технические cookie и обезличенный журнал посещений Zorky. Яндекс Метрику (данные хранятся на серверах в РФ) включаем только с вашего согласия. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. Вакансии и страницы компаний открыты всем; ссылки на объявления и личная подборка — после регистрации. Зарегистрироваться →
← Все вакансии

Data Foundation Engineering Lead - Evinova

LeadofficeSpain - Barcelona, ES →5д назад
Аналитика рынка
📊 Data Engineer: зарплаты и спрос на рынке
Стек
argocdathenaawsaws cdkcdkci/cdcloudcloudformationcloudwatchdata lakehousedelta lakedocker
Условия
Опыт
от 10 лет
Практики
CI/CD, Serverless
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание

Evinova is seeking a passionate and experienced Data Foundation Engineering Lead to guide in the transformation of our platform-wide data foundation to enable our products, data science, and agent s to deliver category leading capabilities . Join us in leveraging cutting-edge technology, data, and AI to revolutionize life sciences and improve billions of lives globally. In this pivotal role, you will design, implement, and optimize robust cloud-based data lakehouse infrastructure and operational frameworks that enable rapid innovation and deliver exceptional system reliability .

You will be one of the senior - most engineer s within the team ; expected to be hands on, guide , and m entor the team . You will need to shar e your expertise in cloud data infrastructure, automation, and best practices with the whole of Evinova . Key

Responsibilities

Infrastructure Design & Management: AWS Data Services: Deep hands-on experience with Lake Formation, Glue (ETL + Catalog ue + Schema Registry), Athena, and at least one of EMR / Redshift Serverless. You understand how these compose, not just how each works in isolation . Open Table Formats: Production experience with S3 Tables, Apache Iceberg (preferred) , or Delta Lake.

You understand partition evolution, schema evolution, time travel, and compaction — and when each matter . Streaming: Built production streaming pipelines with Kinesis Data Streams or MSK. Comfortable with exactly once semantics, windowing, late-arriving data, and back

Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs