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

Senior Data Engineer

Seniorhybrid~$13.4K /moAustin, US →5д назад
Аналитика рынка
📊 Data Engineer: зарплаты и спрос на рынке
Стек
azureci/cdclouddatabricksgithubkafkamlflowpulsarpythonscalasparksql
Условия
Опыт
от 7 лет
Практики
CI/CD
Образование
Бакалавриат или равноценный опыт
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

Description This role is categorized as hybrid. This means the successful candidate is expected to report to Austin Technical Center three times per week, at minimum [or other frequency dictated by the business if more than 3 days]. The Role We are looking for a hands-on Machine Learning Engineer with at least seven years of experience to productionize machine learning for manufacturing and to build the data engineering that those models depend on.

This person will design, train, validate, and deploy models, and will design and operate the ETL/ELT pipelines, feature data, and governed Bronze, Silver, and Gold products those models run on. Current, working knowledge of Databricks is required. What You'll Do Productionize manufacturing machine learning, including training, validation, batch scoring, deployment, monitoring, and retraining workflows in Databricks.

Design and build the data engineering underneath those models: ingestion, transformation, curation, feature pipelines, and governed tables and volumes in Unity Catalog. Build reusable Bronze, Silver, and Gold pipelines and medallion patterns that analytics and ML both consume. Use M

Lflow and Unity Catalog for experiment tracking, model registration, versioning, lineage, and controlled promotion across environments. Ingest from enterprise and plant sources with managed connectors, DLT, Auto Loader, and structured streaming where those fit. Partner with data science, architecture, product, manufacturing, and platform team

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.
Пожаловаться на вакансию
Срочный вопрос? Напишите @termdocs